为什么我的scipy.FFT中有这么多噪音，需要归一化吗？ - 腾讯云开发者社区

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使用傅立叶变换清理时间序列数据噪声

这是另一个有趣的话题，现在在神经网络模型中被大量使用）带有带噪音的波浪，黑色是我们想要的波浪，绿线是噪音。...如果我隐藏图表中的颜色，我们几乎无法将噪声从干净的数据中分离出来，但是傅立叶变换在这里可以提供帮助。我们需要做的就是将数据转换到另一个角度，从时间视图（x 轴）到频率视图（x 轴将是波频率）。...我发现 scipy.fft 非常方便且功能齐全，所以在本文中使用 scipy.fft，但是如果想使用其他模块或者根据公式构建自己的一个也是没问题的（代码见最后）。...x = np.random.random(10) N 应该是 10，所以，n 的范围是 0 到 9，10 个数据点。k代表频率#，它的范围是0到9，为什么？...极端情况是每个数据点代表一个独立的正弦波。在传统的编程语言中，它将需要两个 for 循环，一个循环用于 k，另一个用于 n。

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面试官让你使用 scipy.fft 进行Fourier Transform，你会吗

为什么需要Fourier Transform? 傅立叶变换在许多应用中都很有用。例如，Shazam和其他音乐识别服务使用傅立叶变换来识别歌曲。 JPEG 压缩使用傅立叶变换的变体来去除图像的高频分量。...实际示例：从音频中去除不需要的噪音为了帮助您理解傅立叶变换以及您可以用它做什么，您将过滤一些音频。首先，您将创建一个带有高音嗡嗡声的音频信号，然后您将使用傅立叶变换去除嗡嗡声。...它生成分别分配给变量 nice_tone和的中音和高音noise_tone。您将使用高音作为您不需要的噪音，因此它会乘以0.3降低其功率。然后代码将这些音调加在一起。...请注意，您使用下划线 ( _) 来丢弃由x返回的值generate_sine_wave()。下一步是归一化，或缩放信号以适应目标格式。...因此，如果 DCT 和 DST 就像 Fourier transform 的一半，那么它们为什么有用？一方面，它们比完整的 Fourier transform 更快，因为它们有效地完成了一半的工作。

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每日一问之 Batch Normalization

之前学习吴恩达课程的时候，采用的是手写笔记的方式，但是我并没有把它带到学校来，无法及时查看及复习。这就是手写笔记的弊端。...什么是 Batch Normalization 从名字上可以看出，是一种批（batch）归一化的操作。就像对输入层的输入特征进行归一化一样，BN 也可以加速模型学习的过程。...为什么使用 Batch Normalization 使用 Batch Normalization 也是为了解决训练深层神经网络的一些弊端。...这个过程只是在该 mini-batch 中计算，而不是在整个数据集上，所以均值和方差会带来一些噪音，以及在后面的计算中也会带来一些噪音。这和 Dropout 的操作很相似。...吴恩达-深度学习课程 P.S：文中有错欢迎指出，互相学习。以及欢迎关注我的公众号 :) ?

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Batch Normalization

背景先来看看为什么要归一化操作吧。...归一化之前和归一化之后的代价函数示意图，左边的最归一化之前，右边为归一化之后，最中间的点为我们要优化的最优点（图片来自Andrew最新deeplearning.ai改善深层神经网络课程的1.9 Normalizing...我们可以看到，在归一化之前，不同的特征的取值范围可能有所不同，这样带来的不好的地方就是在进行梯度下降的时候，学习率不能够设置太大，否则会造成明显波动，导致长时间不能收敛的情况。...但是每一个mini-batch肯定会存在一些噪音，这就相当于在训练的时候为每一个隐层单元增加了一些噪音（试想Denoising Autoencoder不就是在训练的时候增加一些噪音来使得训练的模型更加鲁棒吗...）当mini-batch的越大，就相当于看的信息越完整，这个时候的噪音也就越小，正则化的效果也就会降低。

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从零开始深度学习（十六）：批归一化（Batch Normalization）

简单来说，这就是批归一化（BN）的作用，尽管严格意义上来说，真正归一化的不是，而是，这在很多深度学习文献中有一些争论——关于在激活函数之前是否应该将值归一化，或是否应该在应用激活函数后再归一化...这个问题何凯明在两代 ResNet 中做了详细的说明，我这里就不多赘述了，虽然我尝试的结果并不明显。。。甚至没效果=-=。实践中，最经常做的还是归一化，本人的经验告诉我，这是个默认的选择。...现在，以防 BN 归一化仍然看起来很神秘，尤其是还不清楚为什么其能如此显著的加速训练的时候，为什么 BN 会起作用呢？它到底在做什么？...使数据改变分布的这个想法，有个有点怪的名字 Covariate shift，这个想法是这样的：如果模型已经学习了到的映射，但是此时的分布改变了，那么可能就需要重新训练这个学习算法了，为什么这么说呢...对比而言，BN 含几重噪音，因为标准偏差的缩放和减去均值带来的额外噪音，所以类似于 dropout，噪音迫使后部单元不过分依赖任何一个隐藏单元，但是因为添加的噪音很微小，所以并不是巨大的正则化效果。

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论文阅读|How Does Batch Normalizetion Help Optimization

所以，就像很多人说的一样，我们希望在deep learn中，整个网络中流过的数据都是独立同分布的。为什么需要独立同分布？...我觉得这事可以从两方面去解释，一方面我们希望对训练集进行训练后，在测试集上能够发挥很好的性能。那么我们就需要保证训练集和测试集是来自同一个空间，准确来说，是符合同一分布，这对同分布提出了要求。...为什么归一化成均值0，方差1后，还要再修改方差和均值？那归一化还有意义吗？这是因为我们并不能保证这层网络学到的特征是什么，如果简单的归一化，很有可能会被破坏。...最后产生了两大改变，首先收敛更快，其次对lr的敏感度降低。那网络内每层进行一个归一化，为啥这么简单的一个思想，一直没有被运用呢？是researcher想不到吗？...来自MIT的研究人员做了三个实验作为对比：不适使用norm的普通网络、使用nrom的普通网络及添加噪音的Norm网络。 Norm网络添加噪音是考虑到原作者认为是同分布造成的性能提优。

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论文阅读|How Does Batch Normalizetion Help Optimization

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开发 | 模型表现不好怎么办？37条妙计助你扭转局势

慢慢把省略的每一个部件都加回来：增强、归一化、定制的损失函数、更复杂的模型。如果以上的步骤不管用，再根据下面这个更长的列表来一项项确认。一、数据库问题 ? - 老板：你给我的数据对吗？...- 程序猿：这么多年来我给你的数据都是错的。怎么今天想到找茬了。 - 老板：你说啥？程序猿：我说数据完全准确。 1. 检查输入数据检查你输入网络的数据是否正确。...数据库中的噪音是否过多我发生过这样的错误，把一个食物网站的图像弄坏了。错误的标签太多，网络没法进行学习。手动检查一些输入样本，看看标签有没有问题。...你有足够的训练例子吗？如果你从零训练一个神经网络，也就是说，没有经过调试，你可能需要很多的数据。对于数据分类问题，很多人说每一类都需要一千个、甚至更多的图像。 10....这是因为这些数据库有很多参考结果，都是可以解决的。这样就防止了以下的问题：标签噪音、训练/测试分布差别、数据库比较困难等等。

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解开贝叶斯黑暗魔法：通俗理解贝叶斯线性回归

实际上几乎是正确的。但是，我真的可以依靠线性回归对有限的数据给出的答案吗？我不这么认为。我想要一个通用的度量：嘿，我之前看过很多这方面的数据，所以我对我的预测很有信心。...这就是为什么我们需要贝叶斯线性回归。那么我们如何使用高级的“贝叶斯”来解决这个问题呢？贝叶斯规则 ---- ---- ?...P（D）：这是一个常数值，代表观测数据的概率先验P（θ）：我们认为参数是怎么样的？ ---- ---- 我们需要从一些参数值开始吗？...假设：噪音与数据无关现在我们接下来的重要假设， • 噪音独立于数据有下式， ? 5....Z起的是归一化的作用，所以后面的累加和就是1（这你是知道的，因为它是一个概率分布）。先验，似然，后验，的一个例子 ---- ---- 下面我们用一个例子展示先验，似然和后验。 ? 图表说什么？

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离散傅立叶变换的Python实现

正是因为傅立叶变换中这些“无穷”的特点，导致了其不能在计算机上实现，所以就出现了离散傅立叶变换。现实世界中获得的数据，只能是有限的时间段，且我们只能针对其中有限个点进行采样。...根据“采样定理”，当我们选取了抽样时间间隔，其实已经确定了原信号能分析的频率范围[0, 1/(T_s*2)](采样频率f_s=1/(T_s))。采样定理其实我也没搞太明白，但是不影响后面的理解。...这也就是为什么我们需要将函数返回的振幅值y_3_fft进行y_3_fft_norm = y_3_fft / N * 2后，才可以得到真正的振幅值。...，可以发现加上噪音后，数据整体大概的趋势不变，但是局部信息受到较大扰动。...，这么一看觉得好简单~ import numpy as np from scipy.fft import fft def DFT_slow(x): x = np.asarray(x, dtype

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第二章 3.4-3.7-Batch NormalizationBN 算法

我们将每一层神经网络计算得到的 z 值(在计算激活函数之前的值)进行归一化处理,即将的值进行归一化处理,进而影响下一层和的计算. ?...实质上,BN 算法是在每一层的和之间进行的运算 3.6 Batch Normalization 为什么奏效原因一无论数据的范围是 0~1 之间还是 1~1000 之间,通过归一化,...原因二如果神经元的数据分布改变,我们也许需要重新训练数据以拟合新的数据分布.这会带来一种数据的不稳定的效果....缩放的过程从也会引入一些噪音....所以和 Dropout 算法一样,它往每个隐藏层的激活值上增加了噪音,dropout 有噪音的模式,它使一个隐藏的单元以一定的概率乘以 0,以一定得概率乘以 1.BN 算法的噪音主要体现在标准偏差的缩放和减去均值带来的额外噪音

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机器学习 | 特征工程（数据预处理、特征抽取）

数据预处理缺失值的处理有时候，当我们拿到一份数据的时候，常常会发现有很多的缺失值。有缺失值的特征会给模型带来极大的噪音，对学习造成较大的干扰。这时候就需要我们对缺失数据进行一个处理。...归一化原理其中，max为一列的最大值，min为一列的最小值，X’‘为最终结果，mx，mi分别为指定区间值，默认mx=1，mi=0。举个例子：上表中有四个特征，我们对特征1中的90进行归一化。...为什么要用归一化了解了归一化的定义之后，不免会产生一些问题，那就是为什么处理数据时非要把原始数据映射到某个区间呢？直接对原始数据进行处理不行吗？……下面用一个例子对其进行解释。...但是事实情况是这样吗？不一定，在飞机上长时间待着的也有可能是机长。所以，为了消除主观感觉上的错误我们应该把三个特征看作同等重要。而把特征同等化，就是归一化的本质。...中文的提取道理类似，举一个例子。对下面一句话进行特征提取： “人生苦短，我喜欢 python”,“人生漫长,我不喜欢 python” 运行结果但是这是我们想要的结果吗？

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中科院赵军：开放域事件抽取 | CCF-GAIR 2018

基于深度学习的关系抽取方法在性能方面，较传统方法有明显的提升。那么为什么要研究开放域关系抽取呢？...而且，同样的关系有各种各样的语言表示，没有归一化，所以，如何应用还存在很多问题。基于知识监督的方法。...大家看这个例子，第一个例子是正例，剩下的都是反例（也就是噪音）。我们需要把里面标注的例子中的噪音例子给过滤掉。噪音问题目前是利用知识监督方法建立训练集的最大挑战。...这是 ACE 的事件，可以定义的事件有这么多种。预定义的事件抽取，预定义的事件抽取也是用神经网络做的。开放的事件抽取比开放的关系抽取要困难得多，为什么？...今天我大概讲了这几个事情：知识图谱很重要，事件图谱是知识图谱中很重要的类型，为了建立事件图谱，我们需要研究开放域关系抽取，开放域事件抽取等等，其实可以在这方面做出很多有意思的工作，也可以有很多的应用，是一种很有潜力的方法

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炼丹知识点：秘制Normalization

BatchNormalization是对一批样本进行处理, 对一批样本的每个特征分别进行归一化,举个简单的例子,加入我有一批样本, 每个样本有三个特征,,分别是身高,体重,年龄,那么我做归一化的时候,就是对体重做归一化...随着层数的加深，学习过程就变的愈加困难，要解决这个问题需要使用较低的学习率，由此又产生收敛速度慢，因此引入BN可以很有效的解决这个问题。...CTR相关的结构中我们发现,大家经常会把BatchNorm放在最后的MLP层, 但是这么做够吗？...为什么Normalization是有效的？...同时我们发现很多神经元的输出大部分在使用Variance-Only LayerNorm之后都会被push输出一个负数的值，然后被RELU过滤掉,这可以减少噪音带来的影响,同样的，我们将Normalization

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Batch Normalization本质：平滑优化空间

这对于一般用自己电脑来训练网络的我来说感觉是一个福音，可以减缓batch_size设小之后性能降低的问题（谷歌在一个月前也提出了改进的FRN：一种不依赖batch的归一化层，不过之前没有关注到），所以本文就作为解读...目录为什么要用BN层 BN层公式 BN层的本质（平滑了优化空间）论文地址为什么要用BN层批归一化（Batch Normalization/BN是当前最为流行的神经网络训练技术之一，其有效性在诸多应用中已广泛证明...我们知道机器学习中有一个经典假设：源空间和目标空间的数据分布是一致的。如果不一致，就会出现新的问题，而我们现在条件分布相同，但边缘密度却不一定相同，所以就引发了问题。...BN层公式我们上面了解了不用BN层的后果，那我们直接归一化每一层的数据分布就好了，为什么还要BN层？而且机器学习中就有这种操作：白化。...作者用不加BN,加了BN，加了有噪音的BN（noisy BN，ICS更大）用VGG做了一个对比实验： ?

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用StyleGAN生成“权力的游戏”人物（下）

这意味着，在2045年，当人类发明了超级巨大的、疯狂的BigGAN时，我将要展示的东西仍然有效。 ? 现在这已经足够了。我来告诉你为什么Stylegan不会浪费你的时间。...映射网络应该减少特性纠缠(关于为什么这不仅仅是浪费宝贵的计算的完整讨论，我建议您阅读官方StyleGAN论文)。如果这个想法对你来说不是很直观，不要担心。...“自适应实例规范化”，我将非常客气地回答。 AdaIN（归一化自适应实例；来吧，我真的需要扩展它吗)是一种技术，最初用于样式转换，但后来发展成为StyleGAN。...然而，在StyleGAN中，我们已经有了另一种将风格信息放入生成器的方法——AdaIN。那么，当我们能够学习它的时候，为什么我们甚至需要一个随机向量作为输入呢？结果我们没有。...在噪音的影响下产生了一些有趣的风格效果(上帝，这篇文章的魅力会结束吗?) 在创作《权力的游戏》角色时，我不喜欢噪音，因为我只想创作一些高质量的图像。但很高兴看到研究团队已经考虑过这个问题。

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Normalization在CTR问题中的迷之效果！

,举个简单的例子,加入我有一批样本, 每个样本有三个特征,,分别是身高,体重,年龄,那么我做归一化的时候,就是对体重做归一化,对身高做归一化,对年龄做归一化,三者之间不会有交叉影响。...,而这么做往往都忽略了模型中的一些小的模块的作用,例如Normalization,在CTR相关的结构中我们发现,大家经常会把BatchNorm放在最后的MLP层, 但是这么做够吗？...为什么Normalization是有效的Why 作者最后分析了一下Normalization为什么有效,并绘制了不同的Normalization对于我们均值和方差带来的影响,从图中以及实验中看来,我们发现...同时我们发现很多神经元的输出大部分在使用Variance-Only LayerNorm之后都会被push输出一个负数的值，然后被RELU过滤掉,这可以减少噪音带来的影响,同样的，我们将Normalization...欢迎关注我们的公众号，也欢迎多交流，我是一品炼丹师: 一元。

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单细胞最好的教程（二）：归一化

而在真实的单细胞分析中，有不同的归一化方法以解决不同的分析问题。但经验发现，移位对数在大部分数据中的表现良好，这在2023年4月的Nature Method上的基准测试中有提到。...我们首先导入我们所需要的Python包，以及上一个教程分析所得到的anndata文件。...皮尔森近似残差利用了“正则化负二项式回归”的皮尔森残差来计算数据中潜在的技术噪音，将计数深度添加为广义线性模型中的协变量，而在不同的归一化方法的测试中，皮尔森残差法可以消除计数效应带来的误差，并且保留了数据集中的细胞异质性...此外，皮尔森残差法不需要进行启发式步骤，如伪计数加法/对数变化，该方法的输出就是归一化后的值，包括了正值和负值。细胞和基因的负残差表明与基因的平均表达和细胞测序深度相比，观察到的计数少于预期。...我们为什么会使用皮尔森残差来计算归一化值，相对于移位对数而言有什么更好的地方？你可以找出别的归一化方法，并比较其与移位对数，皮尔森残差的好坏吗？

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调试神经网络让人抓狂？这有16条锦囊妙计送给你

如果小网络配上大数据集，你会遇见损失的跳跃，因为网络容量存储不了这么多信息。使用平均中心化这有助于从网络中去除噪音数据，并且提高训练效果，在某些情况下还有助于解决NaN问题。...核心思想是，对于不同的问题，大多数网络的容量是一样的。比方，搞计算机视觉，那么网络的第一层就是由简单的过滤器构成，例如线、点等等，所有的图片都是如此，根本不需要重新训练。...我通常对所有参数使用全局配置，检查运行结果之后，我回进一步研究改进的方向。如果这种方法没有帮助，那么你可以使用随机搜索或者网格搜索。...正如我上面提到的，批量归一化有助于解决这个问题。 2、非零中心激活函数 Sigmoid、ReLU都不是以零为中心的激活函数。...这意味着在训练期间，所有的梯度都将是正（或者负）的，这会导致学习过程中出现问题。这也是为什么我们使用零中心化的输入数据。 3、无效ReLU 标准的ReLU函数也不完美。

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训练的神经网络不工作？一文带你跨过这37个坑

我质问我的计算机：「我做错了什么？」，它却无法回答。如果你的模型正在输出垃圾（比如预测所有输出的平均值，或者它的精确度真的很低），那么你从哪里开始检查呢？...相较于随机的部分（可以认为股票价格也是这种情况），输入与输出之间的非随机部分也许太小，即输入与输出的关联度太低。没有一个统一的方法来检测它，因为这要看数据的性质。 6. 数据集中是否有太多的噪音？...如果是这种情况，那么你也许需要平衡你的损失函数或者尝试其他解决类别失衡的方法。 9. 你有足够的训练实例吗？如果你在从头开始训练一个网络（即不是调试），你很可能需要大量数据。...归一化特征你的输入已经归一化到零均值和单位方差了吗？ 13. 你是否应用了过量的数据增强？数据增强有正则化效果（regularizing effect）。...Deeplearning4j 中有一个很好的指导方针：「一个好的激活值标准差大约在 0.5 到 2.0 之间。明显超过这一范围可能就代表着激活值消失或爆炸。」 36.

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