P48类神经网络训练不起来怎么办- BatchNormalization

2023-12-18 18:36

本文主要是介绍P48类神经网络训练不起来怎么办- BatchNormalization,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

背景

  • batch normalization --> 目标把山铲平-- > 可以得到更好的error surface ,让 training 更容易。
    在这里插入图片描述
    W2 很大,W2 的一点变化,能引起较大的梯度值,W1,很小,对梯度的影响比较小,两者的影响不平衡,为了保证影响力一样,将她们缩放到同样的范围

BN

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
z的数值范围也不一样,也要进行归一化
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Testing

在这里插入图片描述
用训练时的 mu sigma

这篇关于P48类神经网络训练不起来怎么办- BatchNormalization的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/509390

相关文章

MySQL数据库宕机,启动不起来,教你一招搞定!

作者介绍:老苏,10余年DBA工作运维经验,擅长Oracle、MySQL、PG、Mongodb数据库运维(如安装迁移,性能优化、故障应急处理等)公众号:老苏畅谈运维欢迎关注本人公众号,更多精彩与您分享。 MySQL数据库宕机,数据页损坏问题,启动不起来,该如何排查和解决,本文将为你说明具体的排查过程。 查看MySQL error日志 查看 MySQL error日志,排查哪个表(表空间

图神经网络模型介绍(1)

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型,并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络:谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 (1)谱图卷积网络 卷积定理:函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积,即F{f*g}

MiniGPT-3D, 首个高效的3D点云大语言模型,仅需一张RTX3090显卡,训练一天时间,已开源

项目主页:https://tangyuan96.github.io/minigpt_3d_project_page/ 代码:https://github.com/TangYuan96/MiniGPT-3D 论文:https://arxiv.org/pdf/2405.01413 MiniGPT-3D在多个任务上取得了SoTA,被ACM MM2024接收,只拥有47.8M的可训练参数,在一张RTX

用Unity2D制作一个人物,实现移动、跳起、人物静止和动起来时的动画:中(人物移动、跳起、静止动作)

上回我们学到创建一个地形和一个人物,今天我们实现一下人物实现移动和跳起,依次点击,我们准备创建一个C#文件 创建好我们点击进去,就会跳转到我们的Vision Studio,然后输入这些代码 using UnityEngine;public class Move : MonoBehaviour // 定义一个名为Move的类,继承自MonoBehaviour{private Rigidbo

Spark MLlib模型训练—聚类算法 PIC(Power Iteration Clustering)

Spark MLlib模型训练—聚类算法 PIC(Power Iteration Clustering) Power Iteration Clustering (PIC) 是一种基于图的聚类算法,用于在大规模数据集上进行高效的社区检测。PIC 算法的核心思想是通过迭代图的幂运算来发现数据中的潜在簇。该算法适用于处理大规模图数据,特别是在社交网络分析、推荐系统和生物信息学等领域具有广泛应用。Spa

SigLIP——采用sigmoid损失的图文预训练方式

SigLIP——采用sigmoid损失的图文预训练方式 FesianXu 20240825 at Wechat Search Team 前言 CLIP中的infoNCE损失是一种对比性损失,在SigLIP这个工作中,作者提出采用非对比性的sigmoid损失,能够更高效地进行图文预训练,本文进行介绍。如有谬误请见谅并联系指出,本文遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请联系作者并注

Detectorn2预训练模型复现:数据准备、训练命令、日志分析与输出目录

Detectorn2预训练模型复现:数据准备、训练命令、日志分析与输出目录 在深度学习项目中,目标检测是一项重要的任务。本文将详细介绍如何使用Detectron2进行目标检测模型的复现训练,涵盖训练数据准备、训练命令、训练日志分析、训练指标以及训练输出目录的各个文件及其作用。特别地,我们将演示在训练过程中出现中断后,如何使用 resume 功能继续训练,并将我们复现的模型与Model Zoo中的

机器学习之监督学习(三)神经网络

机器学习之监督学习(三)神经网络基础 0. 文章传送1. 深度学习 Deep Learning深度学习的关键特点深度学习VS传统机器学习 2. 生物神经网络 Biological Neural Network3. 神经网络模型基本结构模块一:TensorFlow搭建神经网络 4. 反向传播梯度下降 Back Propagation Gradient Descent模块二:激活函数 activ

多云架构下大模型训练的存储稳定性探索

一、多云架构与大模型训练的融合 (一)多云架构的优势与挑战 多云架构为大模型训练带来了诸多优势。首先,资源灵活性显著提高,不同的云平台可以提供不同类型的计算资源和存储服务,满足大模型训练在不同阶段的需求。例如,某些云平台可能在 GPU 计算资源上具有优势,而另一些则在存储成本或性能上表现出色,企业可以根据实际情况进行选择和组合。其次,扩展性得以增强,当大模型的规模不断扩大时,单一云平

图神经网络框架DGL实现Graph Attention Network (GAT)笔记

参考列表: [1]深入理解图注意力机制 [2]DGL官方学习教程一 ——基础操作&消息传递 [3]Cora数据集介绍+python读取 一、DGL实现GAT分类机器学习论文 程序摘自[1],该程序实现了利用图神经网络框架——DGL,实现图注意网络(GAT)。应用demo为对机器学习论文数据集——Cora,对论文所属类别进行分类。(下图摘自[3]) 1. 程序 Ubuntu:18.04