batchnorm专题
caffe中BatchNorm层和Scale层实现批量归一化（batch-normalization）注意事项
caffe中实现批量归一化（batch-normalization）需要借助两个层：BatchNorm 和 Scale BatchNorm实现的是归一化 Scale实现的是平移和缩放 在实现的时候要注意的是由于Scale需要实现平移功能，所以要把bias_term项设为true 另外，实现BatchNorm的时候需要注意一下参数use_global_stats，在训练的时候设为false，
Caffe Prototxt 特征层系列：BatchNorm Layer
BatchNorm Layer 是对输入进行均值，方差归一化，消除过大噪点，有助于网络收敛 首先我们先看一下 BatchNormParameter message BatchNormParameter {// If false, accumulate global mean/variance values via a moving average.// If true, use those a
【darknet】阅读理解（5）——batchnorm和activation
1. batchnorm 1.1 原理 大致的原理可以参考:https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/79048516 如果了解个大概的话，就是：（x-均值）/ 偏差 * 缩放系数 + 一个偏置 1.2 darknet实现 说明： darknet cpu采用C实现的，能更有助于原理的理解或者也可以用numpy等高级框架实现 总
nn.BatchNorm中affine参数的作用
在PyTorch的nn.BatchNorm2d中，affine参数决定是否在批归一化（Batch Normalization）过程中引入可学习的缩放和平移参数。 BN层的公式如下， affine参数决定是否在批归一化之后应用一个可学习的线性变换，即缩放和平移。具体来说，如果 affine=True，批归一化层会有两个额外的可学习参数：缩放参数γ（初始值为1）和平移参数β（初始值为0），归一
自然语言处理: 第二十四章 为什么在NLP领域中普遍用LayerNorm 而不是BatchNorm？
前言 前面讲了Transformer 架构， 其中有一个层归一化layerNorm结构，最近在看不同的大模型结构中也发现会对其优化。但是似乎在CV领域貌似批次归一化BN层用的也很多，那么这两个归一化层到底有什么区别呢？为何在NLP领域几乎都是LN层，而不用BN层呢？ 一、What is Normalization？ Normalization：规范化或标准化，就是把输入数据X，在
layerNorm和batchNorm
layerNorm和batchNorm 1、异同点2、图解（1）1d Norm图（2）2d Norm图 1、异同点 BatchNorm与LayerNorm的异同、 batchnorm 和layernorm的区别 相同点：都是让该层参数稳定下来，避免梯度消失或者梯度爆炸，方便后续的学习。 不同点： BN 对不同样本的同一特征做标准化（标准正态分布），抹杀了不同特征之间的大小
【深度学习】四种归一化方式对比：| LayerNorm，BatchNorm，InstanceNorm，GroupNorm
文章目录 1 四种归一化方式对比2 代码实践2.1 BatchNorm（批归一化）2.2 LayerNorm（层归一化）2.3 InstanceNorm（实例归一化）2.4 GroupNorm（组归一化） 归一化技术可以很好地，缓解梯度消失/爆炸问题，并有助于更快地收敛，也是一种正则化技术防止过拟合 实际中会看到好多归一化 比如BatchNorm，LayerNorm，Gro
神经网络：卷积神经网络中的BatchNorm
一、BN介绍 1.原理 在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。在输入神经网络之前可以对数据进行处理让数据消除共线性，但是这样的话输入层的激活层看到的是一个分布良好的数据，但是较深的激活层看到的的分布就没那么完美了，分布将变化的很严重。这样会使得训练神经网络变得更加困难。所以添加BatchNorm层，在训练的时候BN层使用batch来估计数据的均
BatchNorm介绍：卷积神经网络中的BN
一、BN介绍 1.原理 在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。在输入神经网络之前可以对数据进行处理让数据消除共线性，但是这样的话输入层的激活层看到的是一个分布良好的数据，但是较深的激活层看到的的分布就没那么完美了，分布将变化的很严重。这样会使得训练神经网络变得更加困难。所以添加BatchNorm层，在训练的时候BN层使用batch来估计数据的均值和
基于BatchNorm的模型剪枝【详解+代码】
文章目录 1、BatchNorm（BN）2、L1与L2正则化2.1 L1与L2的导数及其应用2.2 论文核心点 3、模型剪枝的流程 ICCV经典论文，通俗易懂！论文题目：Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming卷积后能得到多个特征图，这些图一定都重要吗？训练模型的时候能否加入一些策略，让
CS231n作业笔记2.4：Batchnorm的实现与使用
CS231n简介 详见 CS231n课程笔记1：Introduction。 本文都是作者自己的思考，正确性未经过验证，欢迎指教。 作业笔记 Batchnorm的思想简单易懂，实现起来也很轻松，但是却具有很多优良的性质，具体请参考课程笔记。下图简要介绍了一下Batchnorm需要完成的工作以及优点（详情请见CS231n课程笔记5.3：Batch Normalization）： 需要注意
pytorch中的归一化：BatchNorm、LayerNorm 和 GroupNorm
1 归一化概述 训练深度神经网络是一项具有挑战性的任务。 多年来，研究人员提出了不同的方法来加速和稳定学习过程。 归一化是一种被证明在这方面非常有效的技术。 1.1 为什么要归一化 数据的归一化操作是数据处理的一项基础性工作，在一些实际问题中，我们得到的样本数据都是多个维度的，即一个样本是用多个特征来表示的，数据样本的不同特征可能会有不同的尺度，这样的情况会影响到数据分析的结果。为了解决
深度学习论文: Rethinking “Batch” in BatchNorm及其PyTorch实现
深度学习论文: Rethinking “Batch” in BatchNorm及其PyTorch实现 Rethinking “Batch” in BatchNorm PDF: https://arxiv.org/pdf/2105.07576.pdf PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch PyTorch代码: https://
批量归一化 - BatchNorm
批量归一化（Batch Normalization），由Google于2015年提出，是近年来深度学习（DL）领域最重要的进步之一。该方法依靠两次连续的线性变换，希望转化后的数值满足一定的特性（分布），不仅可以加快了模型的收敛速度，也一定程度缓解了特征分布较散的问题，使深度神经网络（DNN）训练更快、更稳定。 损失出现在最后，后面的层训练较快数据在最底部 底部的层训练较慢底部层一变化，所有都得跟
NLP任务中-layer-norm比BatchNorm好在哪里
NLP任务中，layer-norm比BatchNorm好在哪里 本文主要是讲一下，为什么NLP任务中，比如Transformer，使用LayerNorm而不是使用BatchNorm 这个问题其实很有意思，理解的最核心的点在于：为什么LayerNorm单独对一个样本的所有单词做缩放可以起到效果。 大家往下慢慢看，我说一下我自己的理解，欢迎大佬拍砖，如果觉得我说的还行，点个在看鼓励一下。 为啥
英伟达APEX，多GPU分布式训练，同步Batchnorm，自动混合精度训练法宝指南
上一篇博客我讲解了APEX如何配置，以及简单的使用。这一篇主要讲一下注意细节。 英伟达（NVIDIA）训练深度学习模型神器APEX使用指南 多GPU，同步BN，自动混合精度 结合当前时代背景，这三个可以说是能训练好网络的基本条件。多GPU重要性不多说，既然都使用了多GPU，同步BN自然缺不得，还不知道同步BN（Sync BN）的同学，赶紧去查查吧。自动混合精度（amp）是干啥的，点击上面的链接
深度学习基础知识 BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm的用法解析
深度学习基础知识 BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm的用法解析 1、BatchNorm2、LayerNorm3、GroupNorm用法： BatchNorm、LayerNorm 和 GroupNorm 都是深度学习中常用的归一化方式。 它们通过将输入归一化到均值为 0 和方差为 1 的分布中，来防止梯度消失和爆炸，并提高模型的泛化能力 1、Batc
深度学习基础知识 BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm的用法解析
深度学习基础知识 BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm的用法解析 1、BatchNorm2、LayerNorm3、GroupNorm用法： BatchNorm、LayerNorm 和 GroupNorm 都是深度学习中常用的归一化方式。 它们通过将输入归一化到均值为 0 和方差为 1 的分布中，来防止梯度消失和爆炸，并提高模型的泛化能力 1、Batc