Internal Covariate Shift以及Batch Normalization

阿新 • • 發佈：2018-12-21

1 Internal Covariate Shift 意思個人的理解是在多層網路訓練中,後面層次的神經網路接受到的節點受到前面層次的網路引數變化導致該層輸入資料的分佈發生了變化.泛指,在多層資料網路中各層之間引數變化引起的資料分佈發生變化的現象.

2 其危害一是導致後層網路引數要適應分佈的變化,導致實際上的學習率降低,危害二是容易陷入梯度飽和,後層引數更新慢.分佈帶來的改變是導致導數方向變化莫測,引數更新慢導致收斂慢.

3 解決方案一 ,白化.pAC白化是讓資料,均值為0,方差為1. ZAC白化是讓資料均值為0,方差相同.

白化方案的缺點是改變了資料的表達能力,以及計算量大

4 batch normalization 原理

$Z^{[l]}=W^{[l]}A^{[l-1]}+b^{[l]}$

$\sigma^2=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m(Z^{[l](i)}-\mu)^2$

$\mu=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^mZ^{[l](i)}$

$\tilde{Z}^{[l]}=\gamma\cdot\frac{Z^{[l]}-\mu}{\sqrt{\sigma^2+\epsilon}}+\beta$

$A^{[l]}=g^{[l]}(\tilde{Z}^{[l]})$

5 測試階段

首先保留每組minibatch的u和 sigma

$\mu_{test}=\mathbb{E} (\mu_{batch})$ $\sigma^2_{test}=\frac{m}{m-1}\mathbb{E}(\sigma^2_{batch})$

$BN(X_{test})=\gamma\cdot \frac{X_{test}-\mu_{test}}{\sqrt{\sigma^2_{test}+\epsilon}}+\beta$

6 batch normalization 好處

1 對每一層的引數調節其方差和均值到一定範圍, 達到層和層的解耦.

2 網路反向傳播不再對引數sacle變化敏感,表現為比較好的抵抗過大的學習率和大初始權重的影響. 這能加快收斂速度.

3 緩解梯度消失

4 一定的正則化作用

7實驗對比 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34879333 請看BN測試部分

Internal Covariate Shift以及Batch Normalization

1 Internal Covariate Shift 意思個人的理解是在多層網路訓練中,後面層次的神經網路接受到的節點受到前面層次的網路引數變化導致該層輸入資料的分佈發生了變化.泛指,在多層資料網路中各層之間引數變化引起的資料分佈發生變化的現象. 2 其危害一是導致後層網路引數要適應分

Batch normalization:accelerating deep network training by reducing internal covariate shift的筆記

work second mean 其它什麽區域引用 right delta 說實話，這篇paper看了很久，，到現在對裏面的一些東西還不是很好的理解。下面是我的理解，當同行看到的話，留言交流交流啊！！！！！這篇文章的中心點：圍繞著如何降低 internal

論文學習：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

目錄 1. Problem I. Introduction II. Analysis 2. Address the problem I. Batch normalization 及其問題 II. 梯度修正及其問題 III. Key alg

《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》論文筆記

1. 論文思想訓練深度學習網路是相當複雜的，每個層的輸入分佈會在訓練中隨著前一層的引數變化而改變。仔細地網路初始化以及較低的學習率下會降低網路的訓練速度，特別是具有飽和非線性的網路。在該論文中將該中現象稱之為“internal covariate shift”，在論文中為了解決該問

【論文學習】Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

Batch Normalization 學習筆記原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 作者：hjimce 一、背景意義本篇博文主要講解2015年深度學習領域，非常值得學習的一篇文獻：《Batch Nor

[論文閱讀] Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training By Reducing Internal Covariate Shift

Background 存在什麼問題？訓練深度神經網路是比較複雜的，因為每層輸入的分佈在訓練過程中都在變化。如果每層輸入的分佈在不停的變化，那我們就需要不停的調整我們的引數去補償這部分變化，這就使得訓練過程更加緩慢。此外，由於分佈的變化使得使用

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

導致 mage 正常子網區域恢復利用局部最優 AMM 1. 摘要訓練深層的神經網絡非常困難，因為在訓練的過程中，隨著前面層數參數的改變，每層輸入的分布也會隨之改變。這需要我們設置較小的學習率並且謹慎地對參數進行初始化，因此訓練過程比較緩慢。作者將這種現象稱之

Batch Normalization理論基礎以及tensorflow實現

Batch Normalization 理論 Batch Normalization 相當於歸一化輸出的feature map。理論基礎首先在Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Inter

tesnorflow Batch Normalization

graph point ilo eps net store scope psi bat 1.train或者從checkpoint restore後發現moving_mean和moving_variance都是0和1 bn1_mean = graph.get_tensor_

莫煩課程Batch Normalization 批標準化

github cti mas pen get lin pytorch 生成 def for i in range(N_HIDDEN): # build hidden layers and BN layers input

Batch Normalization and Binarized Neural Networks

圖片 -- 比較 9.png 耗時二值化網絡學習 weight s函數 1使用BN進行數據歸一化的原因　　a) 神經網絡學習過程本質就是為了學習數據分布，一旦訓練數據與測試數據的分布不同，那麽網絡的泛化能力也大大降低；　　b) 另外一方面，一旦每批訓練數據的分布各不相

【深度學習】批歸一化（Batch Normalization）

學習 src 試用其中 put min 平移深度優化方法 BN是由Google於2015年提出，這是一個深度神經網絡訓練的技巧，它不僅可以加快了模型的收斂速度，而且更重要的是在一定程度緩解了深層網絡中“梯度彌散”的問題，從而使得訓練深層網絡模型更加容易和穩定。所以目前

Tensorflow Batch normalization函數

最大解釋 batch tails csdn layer 出了 font .net Tensorflow Batch normalization函數覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~Follow Me 參考文獻 stackoverflow上tensorflow實現BN

Batch Normalization層

ali 用處可能性機構一個使用論文現在兩個　　Batch Normalization的加速作用體現在兩個方面：一是歸一化了每層和每維度的scale，所以可以整體使用一個較高的學習率，而不必像以前那樣遷就小scale的維度；二是歸一化後使得更多的權重分界面落在

Batch Normalization原理

mode 個數有一個 orf htm 流程 div filter 範圍 Batch Normalization導讀博客轉載自：https://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51476961 作者：張俊林為什

Pytorch中的Batch Normalization操作

from 小數 http 結果 data 特定 -c 作用 run 之前一直和小夥伴探討batch normalization層的實現機理，作用在這裏不談，知乎上有一篇paper在講這個，鏈接這裏只探究其具體運算過程，我們假設在網絡中間經過某些卷積操作之後的輸出的fea

BN(Batch Normalization)

ssi statistic fse 改變分享圖片 turn hsi value beta Batch Nornalization Question? 　　1.是什麽？　　2.有什麽用？　　3.怎麽用？ paper：《Batch Normalization: Accel

Batch Normalization 與Dropout 的沖突

.com drop 產生 rop lan 所有 tps 方差避免　　BN或Dropout單獨使用能加速訓練速度並且避免過擬合　　但是倘若一起使用，會產生負面效果。　　BN在某些情況下會削弱Dropout的效果　　　　對此，BN與Dropout最好不要一起用，

Batch Normalization

ilo 實現它的變換浪費 NPU 出了 axis 運行轉自: http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 https://zhuanlan.zhihu.com/p/38176412 [簡潔] 白化w

Internal Covariate Shift以及Batch Normalization

相關推薦