这里说的MVC指的是设计模式里的MVC不是asp.net mvc。 既然MVC是一种设计模式，那么他就应该在任何地方都可以使用。比如三层。 ...有人说MVC里的V相当于三层里的UI，M相当于三层里的DAL + BLL。这么理解也不错，因为设计模式可以应用在任何地方，这么理解是完全可以的。但是我有另一种理解，大家看看对不对。 ...我觉得在UI层里面也可以使用MVC设计模式。请注意仅仅只在UI层里。还是用一个实例来说明吧，我不擅长讲原理。 假设我们要显示博客园的首页，再缩小一下范围，我们要实现首页的里博文列表。...那么这段js是什么呢？这个我也有一些犹豫，不知道是属于M还是应该属于C。暂且先放在这里。 这些东西如何配合工作呢？我们再写一段js（代码四）。 这个可以说是C，没有什么问题吧。...那么我上面说的这些是不是应用了MVC设计模式呢？这个我还真不敢确定。如果你说，这些都是三层里的UI，那么我同意。不过如果你说这些都是MVC里的V，那么我就不同意了。呵呵。
输入层、传入的数据和激活函数基于所有节点和权重相加从而产生输出。MLP 使用一种称为“反向传播”的方法来优化节点的权重。...规范化将越来越偏的分布拉回到标准化的分布,使得激活函数的输入值落在激活函数对输入比较敏感的区域,从而使梯度变大,加快学习收敛速度,避免梯度消失的问题。...这个模型有一个可见的输入层和一个隐藏层——只是一个两层的神经网络，可以随机决定一个神经元应该打开还是关闭。节点跨层连接，但同一层的两个节点没有连接。 6、激活函数在神经网络中的作用是什么？...激活函数模拟生物学中的神经元是否应该被激发。它接受输入和偏差的加权和作为任何激活函数的输入。从数学角度讲引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。...BN是一种通过对每一层的输入进行规范化，变为平均为0，标准差为1的正态分布，从而提高神经网络性能和稳定性的技术。 16、批量梯度下降和随机梯度下降的区别是什么?
一 般来说，带有ODS的数据仓库体系结构中，DW层所存储的数据都是进行汇总过的数据和运营指标，并不存储每笔交易产生的细节数据，但是在某些特殊的应用中，可能需要 对交易细节数据进行查询，这时就需要把细节数据查询的功能转移到...即数据仓库从宏观角度满足企业的决策支持要求，而ODS层则从微观角度反映细节交易数据或者低粒度的数据查询要求。...这样的数据仓库的存储压力和性能压力都是比较大的，因此对数据仓库的物理设计和逻辑设计提出了更高的要求。...ODS和DW面向不同的用户，为不同的需求产生，因此都有不可替代的作用，两者相互结合、相互补充。 ODS在三层体系结构中扮演着承上启下的作用。...ODS系统的建设，弥补了DB~DW两层体系结构的不足，但是ODS并不是必需的，当企业并不需要操作型集成信息时，基于DB~DW两层体系结构是较优的，如果需要，那么DB~ODS~DW三层体系结构则是较优的。
本文将批规范化转换成层规范化——通过计算在一个训练样本上的一层上的神经元的求和输入的均值和方差....像批规范化那样，我们同样也给每个神经元自身的适应偏差 bias 和增益 gain，这两个东西在规范化后非线性变换前使用. 和批规范化不同的是，层规范化在训练和测试时执行同样的计算....作者展示了初始化循环批规范化层中增益 gain 参数为 0.1 在模型最终的性能上起到了重要的作用. 我们的工作也和权重规范化关系紧密[Salimans and Kingma, 2016]....所以它和其他方法相比有着独特的不变性，这个在后面再详解. 5 分析 这里是对不同规范化方法的不变形的比对. 5.1 权重和数据变换的不变性 层规范化和批规范化技术及权重规范化技术相关....注意，对层规范化和批规范化，μ 和 σ 通过方程 (2) 和 (3) 计算得出. 在权重规范化中， μ 为 0 和 σ = ||w||2. ?
pip install keract 这是获取Keras模型（LSTM，转换网......）中每一层的激活（输出）和渐变的一个简单方法。...输出以字典形式呈现，包含输入x的每个model层的激活： { 'conv2d_1/Relu:0': np.array(...), 'conv2d_2/Relu:0': np.array(...),...键是层的名称，值是给定输入x对应的层的输出。 获得权重梯度 model是一个keras.models.Model对象。 x输入数据（numpy数组）。 Keras约定。...对于带有LeNet的MNIST，我们可以获取一批大小为128的激活： conv2d_1/Relu:0(128, 26, 26, 32) conv2d_2/Relu:0(128, 24, 24, 64)...以下是使用VGG16的另一个例子： cd examplespython vgg16.py ? 一只猫 ? VGG16的第一个卷积层的输出。
激活层：“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。 ? sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。...图片来源：维基百科 聚积层 “聚积层”的目的就是通过逐渐缩减矩阵的空间大小，减少参数和网络内计算的数量，进而控制过度拟合。...注意：这里我们把2 x 2窗口移动了两个单元格，然后取每个区域的最大值。 批规范化层 “批规范化”是将每个过渡层，包括激活函数，标准化的有效方法。...“批规范化”操作的两个主要优点是： 1.在一个模型中添加“批规范”能够加快训练的速度 2.规范化操作大大降低了少数外围输入对训练的制约影响，同时减少了过度拟合的发生。...Jeremy的网络公开课中有更多关于“批规范化”的细节。 全连接层 “全连接层”是一个传统的“多层感知器”，这个感知器在输出层中使用了一个“柔性最大值激活函数”。
手段： 随机批处理、学习率、批规范化、模型优化算法、迁移学习。...合理的学习率 学习率，learning rate，控制模型的 学习进度 。 在训练过程中，根据训练轮数，合理设置动态变化的学习率： 刚开始训练时：学习率以 0.01 ~ 0.001 为宜。...具体见 深度学习: 学习率 (learning rate) 批规范化 批规范化，batch normalization，即著名的BN操作。...对应网络模型中的 BN层 ,一般置于 激活函数 之后，池化层 之前 。 计算批处理数据的 均值 和 方差，据此对该批数据做 规范化 ，并进行 缩放 和 平移 。...影响： 该质优价廉的设计目前几乎成了CNN标配。 具体见 深度学习: Batch Normalization (归一化) 模型优化算法 优化算法 类型 包括 一阶优化法 和 二阶优化法。
是什么原因？ 解决方案有哪些？ 如何选择激活函数？ ---- 1. 什么是梯度消失？ 梯度消失，常常发生在用基于梯度的方法训练神经网络的过程中。...网络的前面的一些层是很重要的，它们负责学习和识别简单的模式，也是整个网络的基础，如果他们的结果不准确的话，那么后面层结果也会不准确。...由上面的推导我们可以知道，梯度消失的主要原因，主要是和激活函数的导数有关。...batch normalization 批规范化：通过对每一层的输出规范为均值和方差一致的方法，消除了 w 带来的放大缩小的影响 残差结构 LSTM 梯度爆炸： 梯度剪切（ Gradient Clipping...） 权重正则化 选择合适的激活函数 batch normalization 批规范化， RNN 的 truncated Backpropagation through time ，LSTM 今天先来重点看一下激活函数的选择
正如开篇所述，在神经网络中，对于各个层之间的输出，由于在层内经过权重点乘和非线性激活的操作，每个层之间的输入信号的分布显然会发生变化，并且这种变化随着模型深度的增加会不断增大。...如何缓解ICS问题 针对ICS带来的问题和形成的原因（网络深度增加，层与层之间的数据分布发生改变，并且改变不断累积），一般有两种解决方法 使用非饱和的激活函数，例如使用Relu或者Elu等激活函数，可以一定程度解决梯度消失的问题...，降低计算开销；另一方面是「经过批规范化使输出的数据尽量保留原始的数据特征」，可以认为BN也是一种白化操作方法，相比白化更简单，并且「设置了学习参数，使得BN可以一定程度保留原始的数据特征」。...对规范化的数据进行缩放和平移处理得到批规范化处理后的数据 根据每个特征的均值和方差，对输入数据进行规范化处理得到 在当前MiniBatch上计算每个特征的平均值 和方差 如上就是训练阶段BN层前向传播的计算过程...「LN一般只用于RNN的场景下，在CNN中LN规范化效果不如BN,WN,GN,IN的」 计算方式 计算当前层的参数的平均值和方差 其中 对应着当前层神经元的数量，也就是RNN中隐藏层节点数，计算所有隐藏层节点的均值和方差
Introduction 批规范化，batch normalization，即著名的 BN 操作。...Motivation 为了防止隐层的输入分布老是变来变去，BN让每个隐层节点的 激活输入分布 缩小到 (-1, 1) 。 Note： 是缩小到 (-1, 1)，而非缩小到 (0, 1)。...Compute 简而言之： 计算批处理数据的 均值 和 方差； 并据此对该批数据做 规范化； 乘上缩放矩阵，并加上平移向量 。 Batch Normalization (BN) 计算公式： ?...通过经典的 chain rule 来学BN的参数： ? Summary “ conv -> bn -> relu ” 套件目前早已成为了CNN标配module。...BN因为在前馈的时候缩小了输入空间，而前馈时的输入空间又直接影响了反馈计算时的梯度状况。所以说，BN其实帮助减缓了梯度问题。
在传统网络中，层的激活定义如下： 其中f(x)可以是卷积（convolution）、矩阵乘法（matrix multiplication）或批规范化（batchnormalization），等等。...BN指批规范化，Weight可以指全连接层或卷积层 在Tensorflow中可以像下面这样组合这些残差单元实现ResNet： ? ?...在这个方程中，我们可以看出前面讨论的两种类型的层的轮廓：y = H (x, Wh) 和传统网络的层相似，y = H (x, Wh) + x和残差单元相似。新的T(x,Wt)函数是什么呢？...它的作用像一个开关，决定哪些信息应该通过主路径，哪些信息可以跳过途径。在两条路径都使用T和（1-T），激活的和必须总为1。在Tensorflow中的实现如下： ? ?...在前馈设置中，除了高层特征激活外，任务还能从低层特征激活中受益。以物体分类为例，网络中较低的层可以确定图像的边缘，而较高的层可以确定图像中更大范围的特征，例如人的面部。
受我们解释的启发，我们引入了IN的一个简单扩展，即自适应实例规范化（AdaIN）。给定内容输入和风格输入，AdaIN只需调整内容输入的平均值和方差，以匹配风格输入的均值和方差。...最近，Chen和Schmidt介绍了一种前馈方法，该方法可以通过样式交换层传递任意样式。给定内容和风格图像的特征激活，风格交换层以补丁的方式用最匹配的风格特征替换内容特征。...受这些观察结果的启发，我们认为实例规范化通过规范化特征统计（即均值和方差）来执行一种风格规范化形式。尽管DNN在[33]中充当图像描述符，但我们相信生成器网络的特征统计也可以控制生成图像的风格。 ...由于BN对一批样本的特征统计进行归一化，而不是对单个样本进行归一化，因此可以直观地理解为将一批样本归一化为以单个样式为中心。但是，每个样本可能仍然具有不同的样式。...当我们想要将所有图像传输到相同的样式时，这是不可取的，就像原始前馈样式传输算法[51]中的情况一样。尽管卷积层可能会学会补偿批内风格的差异，但这给训练带来了额外的挑战。
至于深度学习中的Normalization，因为神经网络里主要有两类实体：神经元或者连接神经元的边，所以按照规范化操作涉及对象的不同可以分为两大类，一类是对第L层每个神经元的激活值或者说对于第L+1层网络神经元的输入值进行...，利用这个集合里每个神经元的激活来统计出所需的均值和方差，这样才能达到预定的规范化目标。...有了均值和方差，可以利用公式3对原初激活值进行变换，如果r和b被设定为1，那么可以得到转换后的激活值[0.21，-0.75,0.50]，对于新的激活值经过非线性变换函数比如RELU，则形成这个隐层的输出值...，导致上层隐层神经元激活值的分布逐渐发生很大的变化和偏移，而这非常不利于有效稳定地训练神经网络。...这两方面的证据互相佐证来看的话，其实侧面说明了BN和ICS问题并没什么关系。 ? 图20. 损失曲面 那么BN有效的真正原因到底是什么呢？
BN训练阶段与测试阶段：训练阶段的期望和方差通过当前批数据进行计算，\(\gamma\)和\(\beta\)则是BN层的可学习参数，由于BN层会减去期望，所以前一层是没必要加上偏置的。...在测试阶段，一般是单例forward，对单例求期望和方差是无意义的，所以BN的测试阶段的期望和方差是训练时每个批次的期望和方差的累计移动平均或者指数移动平均求得的[3][4][6]，找了一个简单的BN训练实现...，BN严重依赖批数据，通过批数据的统计信息来近似估计全局的统计信息，而在测试阶段，没有进行统计信息的计算，而是通过训练阶段的统计信息来估计新数据，当新数据来自未知的domain（风格迁移将每张图片当作一个...为了消除batch的影响，LN，IN，GN就出现了。这三个规范化操作均对于batch都是不敏感的。 BN是针对不同神经元层计算期望和方差，同一个batch有相同的期望和方差。...LN是针对同层神经元计算期望和方差，不同样本有不同的期望和方差。 IN是不同样本的不同神经元层有不同的期望和方差。 GN是不同样本不同分组有不同的期望和方差。 这也导致了它们的用途不同。
神经网络 用途 : 感知器 类型的神经网络 , 常用于分类预测 ; ① 感知器 : 感知器 对应有监督的学习方法 , 给出已知的训练集 , 学习过程中指导模型的训练 ; ② 其它分类方法 : 决策树 ,...输入单元 属性值值规范化 : ① 好处 : 对样本的属性值进行规范化 , 会提高学习的性能 ; ② 常用规范值 : 一般将数据值规范化为 0 ~ 1.0 之间的浮点数值 ; 3 ....= X_j j 代表单元的索引值 ; O_j 代表单元输入值 ; I_j 代表单元的输出值 ; X_j 代表规范化后的样本属性值 ; 规范化属性值 : 这个属性值 X_j 是经过规范化的...; O_i 表示上一层的输出 ; 这里注意 上一层的输出 与 连接权重 和 偏置 计算后 , 组成下一层的输入 ; ( 上一层的输出值 是 根据上上层的输出 与 上上层 与 连接 偏置计算 得来的...后向传播算法 步骤 二 : 向前传播输入 隐藏层 与 输出层 输出值计算 ---- 隐藏层 与 输出层 输出值计算过程 : 使用 激活函数 , 将输入值转为输出值 , 一般使用 Sigmoid 激活函数
这篇论文介绍了一类远优于几乎普遍使用的类似ReLU和Sigmoid激活函数的激活函数。...提出了两种新的激活函数，称为锥形（Cone）和抛物锥形（Parabolic-Cone），它们与流行的激活函数截然不同，并且在CIFAR-10和Imagenette基准测试上的表现显著优于这些函数。...下面的图4展示了仅用2个隐藏层锥形神经元和一个sigmoidal神经元的简单两层ANN如何学习一个复杂的线性不可分数据集。图5展示了如何用具有锥形激活函数的单个神经元解决经典的XOR问题。...附录-I和附录-II展示了针对不同基准测试所使用的CNN架构。 这里采用了标准的CNN架构，包括卷积层和紧随其后的全连接密集层。 由卷积滤波器计算出的特征被输入到带有待测试激活函数的单个密集层中。...结果表明，与ReLU类激活函数相比，具有更大导数的锥形激活函数可以加速训练并达到更高的准确度。 第一个卷积层有32个大小为 5 \times 5 的滤波器，步长为1，填充为2。
对于神经元的激活值来说，不论哪种 Normalization 方法，其规范化目标都是一样的，就是将其激活值规整为均值为 0，方差为 1 的正态分布。即规范化函数统一都是如下形式： ?...，利用这个集合里每个神经元的激活来统计出所需的均值和方差，这样才能达到预定的规范化目标。...有了均值和方差，可以利用公式 3 对原初激活值进行变换，如果 r 和 b 被设定为 1，那么可以得到转换后的激活值 [0.21，-0.75,0.50]，对于新的激活值经过非线性变换函数比如 RELU，则形成这个隐层的输出值...，导致上层隐层神经元激活值的分布逐渐发生很大的变化和偏移，而这非常不利于有效稳定地训练神经网络。...这两方面的证据互相佐证来看的话，其实侧面说明了 BN 和 ICS 问题并没什么关系。 ? 图 20. 损失曲面 那么 BN 有效的真正原因到底是什么呢？
深度学习中的 Normalization 根据规范化操作涉及的对象不同可以大致分为两大类，一类是对 l 层的激活后的输出值进行标准化，Batch Norm、Layer Norm、Instance Norm...主要有以下两点： 首先，在训练过程中，每一层网路计算结果的分布都在发生变化，这使得后一层网络需要不停的适应这种分布变化，这便会降低网络的收敛速度； 其次，在训练过程中，模型容易陷入激活函数的饱和区，导致梯度变小...为了解决这个问题，我们会采用较小的学习率和特定的权重初始化（比如，前面介绍的初始化）。 但参数初始化的方式非常依赖激活函数，并不能给出通用的解决方案。...3.Batch Normalization 3.1 Base BN 翻译过来就是批标准化： 批是指一批数据，通常为 mini-batch； 标准化则是服从均值为 0、方差为 1 的正态分布。...可是这里 Google 仅仅说“通过 mini-batch 来规范化某些层/所有层的输入，从而可以固定每层输入信号的均值与方差”就可以解决问题。
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