代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https:...) return accum_grad def output_shape(self): return self.input_shape 批量归一化的过程
对网页指定区域批量截图，可以在deepseek的代码助手中输入提示词： 你是一个Python编程专家，一步一步的思考，完成一个对网页指定区域截图的python脚本的任务，具体步骤如下： 设置User-Agent
标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化（深度模型） 利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。...1.对全连接层做批量归一化 位置：全连接层中的仿射变换和激活函数之间。...2.对卷积层做批量归⼀化 位置：卷积计算之后、应⽤激活函数之前。 如果卷积计算输出多个通道，我们需要对这些通道的输出分别做批量归一化，且每个通道都拥有独立的拉伸和偏移参数。...计算：对单通道，batchsize=m,卷积计算输出=pxq 对该通道中m×p×q个元素同时做批量归一化,使用相同的均值和方差。...3.预测时的批量归⼀化 训练：以batch为单位,对每个batch计算均值和方差。 预测：用移动平均估算整个训练数据集的样本均值和方差。
Single-bit-per-weight deep convolutional neural networks without batch-normalization layers for embedded systems 摘要：批次归一化...(BN)层被认为是当今最先进的深层卷积神经网络中的一种重要的层类型，用于计算机视觉任务的分类和检测。...本文旨在量化BN层在图像分类网络中的优势，并与其他选择进行比较。...特别是，我们研究了使用移位层而不是BN层的网络.我们发现，在应用于ImageNet、CIFAR 10和CIFAR 100图像分类数据集的宽残差网络实验之后，BN层并没有始终提供显著的优势。...我们发现BN层提供的精度裕度取决于数据集、网络大小和权值的比特深度。
我们可以从各种模型库中下载各式各样的预训练卷积网络及权重，把它们作为整体模型的某个组件后就可以重训练部分权重了，这样至少比随机初始化好吧。...我们描述了仅有的两个认为必要的修改，与模型归一化和训练长度有关，将在下一步讨论。 批量归一化（BN）[20] 是用来训练现代网络的常用归一化方法，但它也是让从零开始训练检测器变得困难的部分原因。...我们探索了最近的研究提出的两种归一化策略，其有利于解决小批量问题： 群组归一化（GN）[48]：GN 是最近提出的 BN 的一种替代，执行独立于批维度的计算，其准确率对批大小不敏感 [48]。...同步批归一化（SyncBN）[34, 27]：BN 的一种实现 [20]，批量统计在多个设备（GPU）上进行计算。使用多个 GPU 时，这样可以提高用于 BN 的有效批大小，从而避免小批量。...如果目标任务对定位比分类更敏感，ImageNet 预训练的作用会减小。 ImageNet 预训练是必要的吗？——如果我们有足够的目标数据和计算资源，就不必要。 ImageNet 有用吗？
为了进一步提升适应能力，作者利用自适应批量归一化（AdaBN），它计算目标特定的运行统计量，并将其与ConvLoRA一起使用。...ConvLoRA简单而有效，可以应用于任何使用卷积和批量归一化层的基于深度学习的架构。 1 Introduction 深度神经网络（DNN）在训练集和测试集共享相同分布时已经实现了最先进的表现。...作者不是使用批量归一化（BN），而是利用自适应批量归一化（AdaBN），它计算目标特定的批量运行均值和方差，而不是使用源域的统计数据。...即使在小型网络中使用 Adapter 也会导致推理延迟和额外的计算开销。LoRA通过将预训练权重分解为较小的矩阵来最小化延迟，仅对这些矩阵进行微调，从而降低内存使用。...适配 在作者提出的适配方案中，除了ConvLoRA参数和批量归一化（BN）层的运行均值和运行方差外，网络的 所有参数（ \Phi_{src} ）都被冻结。
批量归一化（Batch Normalization） 3. 学习率调整 4. 提前停止（Early Stopping） 5. 模型压缩与剪枝 6. 模型并行与分布式训练 7....批量归一化（Batch Normalization） 批量归一化是一种常用的正则化技术，通过将每个批次的输入归一化，有助于加速训练和提高模型稳定性。它可以在网络的每一层中使用。...以下是一个使用TensorFlow的批量归一化示例： import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization...知识蒸馏（Knowledge Distillation）：将一个复杂模型的知识迁移到一个小型模型，保持模型性能的同时减小模型大小。 6....通过合适的数据预处理、批量归一化、学习率调整等技巧，可以加速训练过程，提高模型性能。此外，模型压缩、并行训练和自动化超参数调整等方法也为深度学习模型优化提供了更多可能性。
2.1 卷积操作 卷积操作是卷积神经网络的核心，涉及多个复杂的概念和细节。我们将逐一介绍它们。 卷积核与特征映射 卷积核是一个小型的矩阵，通过在输入上滑动来生成特征映射。...批量归一化（Batch Normalization） 批量归一化通过对每个特征通道的输入进行归一化，将输入缩放到零均值和单位方差。...劣势：在小批量上的统计估计可能会导致训练和推理间的不一致。 层归一化（Layer Normalization） 层归一化是在单个样本上对所有特征进行归一化的变体。...# 使用PyTorch定义实例归一化 instance_norm = nn.InstanceNorm2d(num_features=64) 组归一化（Group Normalization） 组归一化是批量归一化和层归一化之间的一种折衷方案...例如，在视觉任务中，批量归一化可能是首选，而在NLP任务中，层归一化可能更有用。 ---- 三、训练与优化 卷积神经网络的训练和优化涉及许多关键组件和技术，它们共同决定了模型的性能和可用性。
这里是我总结的一些方法，希望对你有所帮助。 数据集问题 尝试用小数据集来过拟合你的模型 一般来说，几百次迭代后神经网络就会对数据过拟合。如果损失还不下降，那么问题可能就深了。...所以如果不是有什么恋大的情结，麻烦你从小型网络开始着手。 增加的东西越多，越难训练出一个解决问题的模型。从小网络开始训练，可以节省更多的时间。以及，大网络会占用更多的内存和运算。...对于小型网络，在1e-2~1e-3附近使用一些高斯分布初始化器就够了。 对于深层网络这没什么用，因为权重将相乘多次，这会带来非常小的数字，几乎可以消除反向传播那步的梯度。...多亏了Ioffe和Szegedy，我们现在有了Batch-Normalization（批量归一化），这能减少好多麻烦。 标准问题使用标准网络 有很多你立马就能用的预训练模型。...此外这个问题也可能出现在非常深或者循环网络中，例如对于一个150层的网络，所有的激活函数都给定为0.9，那么0.9¹⁵⁰ = 0,000000137。正如我上面提到的，批量归一化有助于解决这个问题。
归一化的优点如下： 对每个特征进行归一化处理，以保持每个特征的贡献，因为有些特征的数值比其他特征高。这样我们的网络就是无偏的（对高值特征）。...批量归一化在这里的作用是通过增加网络层，控制层输入的均值和方差来减少内部协方差偏移。 （1）批量归一化降低了内部协方差（ICS），加速了深度神经网络的训练。...层归一化基本上是为了克服批归一化的缺点，如依赖小批量等。 通过在每个时间步长分别计算归一化统计量，可以很容易地将层归一化应用于递归神经网络。这种方法能有效稳定循环网络中的隐藏状态动态。...Batch Normalization 批量归一化是一种将网络中的激活在确定大小的小批量中进行归一化的方法。对于每个特征，批量归一化计算该特征在小批量中的平均值和方差。...Layer Normalization 层归一化将输入跨特征进行归一化，而不是批归一化中跨批维度对输入特征进行归一化。 一个小批量由多个具有相同数量特征的样本组成。
2.批量归一化 2.1批量归一化和权重初始化 批量归一化是直接对神经元的输出进行批归一化，作用对象是每一层网络的输出。...权重初始化是调整权值分布使得输出与输入具有相同的分布，作用对象是每一层网络的权重。 2.2 批量归一化与梯度消失 批量归一化经常插入到全连接层后，非线性激活前。...批归一化操作:对这32个输出进行减均值除方差操作;可保证当前神经元的输出值的分布符合0均值1方差。...这就是批量归一化的一个改进，为什么要这么改进呢？它前三步输出的这个值还是不好呢？实际上我们是很难确定0均值，1方差一定是对的，0均值，1方差就一定对分类有帮助吗？未必！...，这就是批量归一化最重要的一个步，通过这个改进，就可以让网络变得更加好。
该方法称为群组归一化（Group Normalization），试图以群组方式实现快速训练神经网络，这种方法对于硬件的需求大大降低，并在实验中超过了传统的批量归一化方法。...批量归一化和群组归一化 批量归一化（Batch Normalization，以下简称 BN）是深度学习发展中的一项里程碑式技术，可让各种网络并行训练。...许多实践都证明了这一点，BN 使用（小）批计算的均值和方差对特征进行归一化，以简化优化使非常深的网络能够融合。批量统计的随机不确定性也可以作为一个正则化器，它可以适用于泛化。...反过来，训练模型时对 BN 有效性的高度依赖性阻碍了人们用有限内存探索更高容量的模型。 计算机视觉任务（包括检测、分割、视频识别和其他基于此的高级系统）对批量大小的限制要求更高。...图2 已有的方法，如层次归一化（LN）和实例归一化（IN）（图 2），也避免了沿着批量维度进行归一化。这些方法对训练序列模型（RNN / LSTM ）或生成模型（GANs）是有效的。
再见了，批量依赖性(Batch Dependence)。 优化神经网络方法千千万，批量归一化(Batch Normalization，BN)就是其中之一。...这种方法可以说是非常成功，减轻了如何合理初始化神经网络这个棘手问题。可以成倍加快大型卷积神经网络训练速度，也能大幅提升收敛后的分类准确率。...研究人员假设要处理的是前馈神经网络，在形状为 B,W,H,C 的卷积运算区域4D张量X之后产生的滤波器响应。 其中，B是小批量的大小，W、H是map的空间范围，C是卷积中使用的滤波器数。...4、虽然乍一看，FRN和之前有人提出的局部响应归一化(LRN)非常相似，但是LRN在相同的空间位置上对相邻通道进行归一化，而FRN则是对空间范围进行全局归一化。...作者仅报告了不超过32的批量处理大小。不知道它是否可与大型(常用)批量处理大小(64,128,256,512等)相提并论。 此方法不适用于非卷积运算，并且该运算的方差对输出通道大小敏感。
可以看出，当用于更新网络的样本数量（又称「批量」）减小时，BN 模型的识别率急剧下降。例如批量等于 16 时，BN 模型相比 SN 模型识别率下降了 11%。...然而，如前面的图所示，网络训练时的样本数量减少（小批量），使训练变得困难。总体来说，批量越小，训练过程越不稳定。Facebook 提出的组归一化（GN）正是为了解决上述问题。...然而，由于网络占用大量内存，单独一块 GPU 只能放下少量训练样本，妨碍了参数在一块 GPU 中更新，使得异步训练无法进行。 从上述原因得知，一种对批量不敏感的技术是非常必要的。...它能够为每一个归一化层学习归一化策略，可能是 BN，IN，LN，GN 或者它们的组合。 SN 学习不同归一化策略的组合，避免了 BN 对小批量特别敏感的问题。...如前面所说，SN 是为了解决在神经网络不同的归一化层中自动学习归一化操作而提出的。港中文团队发现，SN 与 GN 一样能够在小批量条件下获得高识别率。
近日，FAIR 研究工程师吴育昕、研究科学家何恺明提出了组归一化（Group Normalization）方法，试图以小批尺寸实现快速神经网络训练，这种方法对于硬件的需求大大降低，并在实验中超过了传统的批归一化方法...计算机视觉任务（包括检测、分割、视频识别和其他基于此的高级系统）对批大小的限制更加严格。...如果 conv1 正好近似学习到这一对卷积核，或将水平翻转与其它转换设计到架构中 [11, 8]，那么我们可以将这些卷积核的对应通道一同归一化。...图 5：对批量大小的敏感度：BN（左）和 GN（右）在 ResNet-50 上的验证误差率，训练是以 32、16、8、4 和 2 张图像/GPU 的吞吐量进行的。 ?...在本论文中，我们提出了作为批归一化（BN）简单替代的组归一化（GN）。GN 把通道分为组，并计算每一组之内的均值和方差，以进行归一化。GN 的计算与批量大小无关，其精度也在各种批量大小下保持稳定。
下面将介绍几种比较常用的逐层归一化方法：批量归一化、层归一化、权重归一化和局部响应归一化。 1.5.1 批量归一化 批量归一化是一种有效的逐层归一化方法，可以对神经网络中任意的中间层进行归一化操作。...1.5.2 层归一化 批量归一化是对一个中间层的单个神经元进行归一化操作，要求小批量样本不能太小。...「层归一化」是和批量归一化非常类似的方法，区别在于其是对一个中间层的「所有神经元」进行归一化，对应的均值和方差为： 其中 为第 层神经元的数量。...总的来说，层归一化和批量归一化的差别在于，对于 个样本的一个小批量集合 ，层归一化是对矩阵 的每一列进行归一化，而批量归一化则是对每一行进行归一化。...一般而言，批量归一化是一种更好的选择，而当小批量样本数量比较小或网络结构不满足要求时，可以选择层归一化。 1.5.3 权重归一化 权重归一化就是对神经网络的连接权重而非神经元输出进行归一化。
简单的示意图如下： 3.6.8 什么是批归一化（Batch Normalization） 以前在神经网络训练中，只是对输入层数据进行归一化处理，却没有在中间层进行归一化处理。...如果我们能在网络的中间也进行归一化处理，是否对网络的训练起到改进作用呢？答案是 肯定的。...3.6.11 批归一化和群组归一化比较 名称 特点 批量归一化（Batch Normalization，以下简称 BN） 可让各种网络并行训练。...但是，批量维度进行归一化会带来一些问题——批量统计估算不准确导致批量变小时，BN 的误差会迅速增加。...群组归一化 Group Normalization (简称 GN) GN 将通道分成组，并在每组内计算归一化的均值和方差。GN 的计算与批量大小无关，并且其准确度在各种批量大小下都很稳定。
下面，我将和您共同探讨计算机视觉（Computer Vision）的一种应用——图像分类，并逐步展示如何使用TensorFlow，在小型图像数据集上进行模型的训练。...我会在下文中对它们进行详细的解释。03 超参数我将通过如下方面，来选择正确的超参数集：首先，让我们定义一些超参数作为起点。后续，您可以针对不同的需求，对其进行调整。...在此，我选择了128作为较小的批量尺寸（batch size）。其实，批量尺寸可以取任何值，但是2的幂次方大小往往能够提高内存的效率，因此应作为首选。...值得注意的是，在决定合适的批量尺寸时，其背后的主要参考依据是：过小的批量尺寸会使收敛过于繁琐，而过大的批量尺寸则可能并不适合您的计算机内存。...接着，您需要对训练和测试的图像进行整形和归一化。其中，归一化会将图像的像素强度限制在0和1之间。最后，我们使用之前已导入的to_categorical 方法，将训练和测试标签转换为已分类标签。
图卷积、各向异性扩散、残差连接，以及归一化层等技术对于设计高效的 GNN 是最有用的。 作者目的并不是对已发布的 GNN 进行排名。...作者使用残差链接、批归一化，以及图尺寸归一化对所有 DGL 版的 GNN 实现进行了改进。...5 给我们的启示 1、在小型数据集上，与图无关的神经网络（多层感知机）的性能与 GNN 相近 表 2 和表 3 说明对于小型的 TU 数据集和简单的 MNIST 数据集来说，将 GNN 用在与图无关的...因此，对激活值进行归一化处理可能会有助于提升学习和泛化的性能。 在试验中，作者使用了两个归一化层：批量归一化（BN）以及图尺寸归一化（GN）。图尺寸归一化是一种简单的操作，其产生的节点特征 ?...表 8：有/没有经过批量归一化（BN）和图归一化（GN）的模型在 ZINC、CIFAR10、CLUSTER 测试数据集上的性能。
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