卷积神经网络-批量归一化

卷积神经网络-批量归一化

      • 批量归一化的原理
      • 批量归一化的优点
      • 批量归一化的应用
      • 批量归一化的实现
        • TensorFlow实现:
        • PyTorch实现:
      • 总结

批量归一化(Batch Normalization,简称BN)是一种用于提高深度神经网络训练速度和稳定性的技术。它是由Sergey Ioffe和Christian Szegedy在2015年提出的,并被证明在许多深度神经网络架构中都非常有效。
在这里插入图片描述

批量归一化的原理

批量归一化的主要思想是在网络的每一层的激活函数之前,对激活函数的输入进行归一化处理,以使其分布在均值为0、方差为1的范围内,然后再进行平移和缩放,即:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

批量归一化的优点

  1. 加速训练速度:批量归一化可以加速训练过程,允许使用更高的学习率,从而减少训练时间。

  2. 增强模型稳定性:批量归一化有助于减少梯度消失和梯度爆炸问题,从而提高模型的稳定性。

  3. 正则化效果:批量归一化具有轻微的正则化效果,有助于减少过拟合。

  4. 允许更深的网络:由于批量归一化可以缓解梯度问题,因此允许构建更深、更复杂的网络。

批量归一化的应用

批量归一化可以应用于卷积层和全连接层,通常的位置是在激活函数之前。

  • 对于全连接层:在全连接层的输出后应用批量归一化,然后再应用激活函数。

  • 对于卷积层:在卷积操作后应用批量归一化,然后再应用激活函数。

批量归一化的实现

在深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)中,批量归一化通常可以很容易地实现。

TensorFlow实现:
import tensorflow as tfmodel = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),tf.keras.layers.BatchNormalization(),tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),tf.keras.layers.Flatten(),tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),tf.keras.layers.BatchNormalization(),tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
PyTorch实现:
import torch
import torch.nn as nnclass Model(nn.Module):def __init__(self):super(Model, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32)self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)self.fc1 = nn.Linear(32 * 13 * 13, 128)self.bn2 = nn.BatchNorm1d(128)self.fc2 = nn.Linear(128, 10)def forward(self, x):x = self.pool(F.relu(self.bn1(self.conv1(x))))x = x.view(-1, 32 * 13 * 13)x = F.relu(self.bn2(self.fc1(x)))x = self.fc2(x)return x

总结

批量归一化是一种非常有效的深度学习技术,能够加速模型训练、增强模型稳定性和允许构建更深的网络。在实际应用中,批量归一化已成为许多深度神经网络架构的标准组件。

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

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/300373.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

深入浅出 -- 系统架构之分布式系统底层的一致性

在分布式领域里,一致性成为了炙手可热的名词,缓存、数据库、消息中间件、文件系统、业务系统……,各类分布式场景中都有它的身影,因此,想要更好的理解分布式系统,必须要理解“一致性”这个概念。 其实关于…

《QT实用小工具·十二》邮件批量发送工具

1、概述 源码放在文章末尾 该项目实现了邮件的批量发送&#xff0c;如下图所示&#xff1a; 项目部分代码如下所示&#xff1a; #ifndef SMTPCLIENT_H #define SMTPCLIENT_H#include <QtGui> #include <QtNetwork> #if (QT_VERSION > QT_VERSION_CHECK(5,0,…

面试经典150题【141-150】

文章目录 面试经典150题【141-150】208.实现前缀树&#xff08;Trie树&#xff09;211. 添加与搜索单词-数据结构设计212.单词搜索II200.岛屿数量130.被围绕的区域133.克隆图399.除法求值&#xff08;未做&#xff09;拓扑排序207.课程表210.课程表II 面试经典150题【141-150】…

CTF之社工-初步收集

题目就一个刷钻网站&#xff08;假的&#xff09; 扫描一下目录 发现还有一个登录界面 时间多的可以爆破一下&#xff08;反正我爆不出来&#xff09;&#xff0c;接着我们下载那个压缩包看看 发现是一个钓鱼小软件 没发现什么有用的信息那我们就去wireshark看看数据包喽&#…

Francek Chen 的128天创作纪念日

目录 Francek Chen 的128天创作纪念日机缘收获日常成就憧憬 Francek Chen 的128天创作纪念日 Francek Chen 的个人主页 机缘 不知不觉的加入CSDN已有两年时间了&#xff0c;最初我第一次接触CSDN技术社区是在2022年4月的时候&#xff0c;通过学长给我们推荐了几个IT社区平台&a…

从概念到实践:探索独立站在当代电商中的关键作用

随着数字化时代的到来&#xff0c;电子商务已成为全球商业生态的核心组成部分。在这个不断变化的市场中&#xff0c;独立站作为企业建立在线身份和拓展业务的强大工具&#xff0c;正逐步展现出其不可替代的价值。 从概念到实践&#xff0c;本文将深入探索独立站在当代电商中的关…

国内:深圳交通流量数据集

数据来源&#xff1a;深圳政府数据开放平台&#xff08;深圳市政府数据开放平台&#xff09;&#xff0c;这个官网上还有其他类数据集&#xff0c;值得收藏&#xff01;&#xff01;&#xff01; 数据集介绍&#xff1a;宝安区-G4高速西乡大道入口车流量统计 第一行每列的标题…

【卷积神经网络进展】

打基础日常记录 CNN基础知识1. 感知机2. DNN 深度神经网络&#xff08;全连接神经网络&#xff09;DNN 与感知机的区别DNN特点&#xff0c;全连接神经网络DNN前向传播和反向传播 3. CNN结构【提取特征分类】4. CNN应用于文本 CNN基础知识 1. 感知机 单层感知机就是一个二分类…

idea Springboot 电影推荐系统LayUI框架开发协同过滤算法web结构java编程计算机网页

一、源码特点 springboot 电影推荐系统是一套完善的完整信息系统&#xff0c;结合mvc框架和LayUI框架完成本系统springboot dao bean 采用协同过滤算法进行推荐 &#xff0c;对理解JSP java编程开发语言有帮助系统采用springboot框架&#xff08;MVC模式开发&#xff09;&…

JAVA—抽象—定义抽象类Converter及其子类WeightConverter

同样&#xff0c;我们由这道题引出抽象类&#xff0c;抽象方法这个概念。 按下面要求定义类Converter及其子类WeightConverter 定义抽象类&#xff1a;Converter&#xff1a; 定义一个抽象类Converter&#xff0c;表示换算器&#xff0c;其定义的如下&#xff1a; 一个私有…

Git场景运用

git 脚本在开发中应用场景-CSDN博客 Git基础 Git基本运作流程 ​​​​​​​ (1) workspace->index->Repository ​ 本地写代码在workspace&#xff0c;add暂存到index&#xff0c;commit提交到本地Repository。多项目成员&#xff0c;每员对应本地仓库&#xff0c;各自…

机器学习(30)

文章目录 摘要一、文献阅读1. 题目2. abstract3. 网络架构3.1 Sequence Generative Adversarial Nets3.2 SeqGAN via Policy Gradient3.3 The Generative Model for Sequences3.4 The Discriminative Model for Sequences(CNN) 4. 文献解读4.1 Introduction4.2 创新点4.3 实验过…

蓝桥杯刷题-13-子矩阵-二维滑动窗口 ಥ_ಥ

给定一个 n m &#xff08;n 行 m 列&#xff09;的矩阵。 设一个矩阵的价值为其所有数中的最大值和最小值的乘积。求给定矩阵的所有大小为 a b &#xff08;a 行 b 列&#xff09;的子矩阵的价值的和。 答案可能很大&#xff0c;你只需要输出答案对 998244353 取模后的结果。…

鸿蒙内核源码分析 (双向链表篇) | 谁是内核最重要结构体

双向链表是什么&#xff1f; 谁是鸿蒙内核最重要的结构体 &#xff1f; 一定是: LOS_DL_LIST(双向链表)&#xff0c; 它长这样。 typedef struct LOS_DL_LIST {struct LOS_DL_LIST *pstPrev; /**< Current nodes pointer to the previous node | 前驱节点(左手)*/struct L…

AFCI 应用笔记三、使用 mlflow 管理模型

1. 简介 由于 AI 神经网络涉及多种参数&#xff0c;需要频繁修改各种超参数&#xff0c;比如&#xff1a;learning rate&#xff0c;batchsize&#xff0c;filter numbers&#xff0c;alpha 等等&#xff0c;每个参数都有可能影响到模型最终的准确率&#xff0c;所以比较这些参…

如何保证全部流量走代理

最近因为某些原因&#xff0c;需要做一些确保高匿的事情&#xff0c;便花时间做了一定的调研&#xff0c;至于是什么事情这里不便多说。 本文主要还是聊聊我看到的一些使用代理软件误区和确保流量全部走代理的方法&#xff0c;甚至也可以说是Proxifier的用户使用手册&#xff…

2023年下半年中级软件设计师上午真题及答案解析

01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 篇幅有限&#xff0c;私我获取免费完整 pdf文件

如何在Linux中安装软件

文章目录 一、Linux应用程序基础1.Linux软件安装包分类2.应用程序和系统命令的关系3.常见的软件包的封装类型 二、安装软件的方式1.RPM包管理工具2.yum安装3.编译 一、Linux应用程序基础 1.Linux软件安装包分类 Linux源码包&#xff1a; 实际上&#xff0c;源码包就是一大堆源…

海纳斯删除广告位

找到文件 vim /var/www/html/home.php 删除代码段 <div class"adleft" id"adleftContainer"><button onclick"closeAd()">关闭</button><a href"https://www.ecoo.top/ad.html" target"_blank">&l…

bugku-misc 啊哒

拿到题目得到一张图片 尝试查看属性看到照相机型号 应该是加密字符&#xff0c;用010打开图片查看源码 文件结尾看到50 4B&#xff0c;是压缩包形式并且看到flag.txt 猜测是文件包含 kali用foremost尝试分离图片 得到zip文件&#xff0c;打开显示需要密码 想到一开始图片属…