本文介绍了Batch Normalization在神经网络训练中的重要性，从背景、定义、实现方法、正则化效果和预测阶段的BN等方面进行了全面的阐述。通过Batch Normalization，可以加速神经网络的训练过程并提高模型的性能，在深度学习领域具有广泛的应用和重要意义。
AB实验可谓是互联网公司进行产品迭代增加用户粘性的大杀器。但人们对AB实验的应用往往只停留在开实验算P值，然后let it go。。。let it go 。。。
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
首先，此部分也即是讲为什么深度网络会需要 b a t c h n o r m batchnorm batchnorm，我们都知道，深度学习的话尤其是在CV上都需要对数据做归一化，因为深度神经网络主要就是为了学习训练数据的分布，并在测试集上达到很好的泛化效果，但是，如果我们每一个batch输入的数据都具有不同的分布，显然会给网络的训练带来困难。另一方面，数据经过一层层网络计算后，其数据分布也在发生着变化，此现象称为 I n t e r n a l Internal Internal C o v a r i a t e Covariate Covariate S h i f t Shift Shift，接下来会详细解释，会给下一层的网络学习带来困难。 b a t c h n o r m batchnorm batchnorm直译过来就是批规范化，就是为了解决这个分布变化问题。
在 PSPNet 与 DeeplabV3中，有对 BN 层对语分割有效性的使用，故再次对 BN 层提出的论文阅读学习，并理解其 Caffe 实现.
摘要：本文主要针对Batch Normalization技术，探究其对神经网络的作用，总结BN能够加速神经网络训练的原因，并对Internal covariate shift的情况进行探讨，同时探讨BN在Tensorflow中的实现。最后，简单介绍近年来对BN的改进，如Layer Norm和Group Norm。
这么久了，早就忘记了 Batch Normalization 的具体内容了，只依稀记得是有点正则化的效果的。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。所以，今天特意再次整理 Batch Normalization 的相关知识，如下几点所示：
，我们都知道，深度学习的话尤其是在CV上都需要对数据做归一化，因为深度神经网络主要就是为了学习训练数据的分布，并在测试集上达到很好的泛化效果，但是，如果我们每一个batch输入的数据都具有不同的分布，显然会给网络的训练带来困难。另一方面，数据经过一层层网络计算后，其数据分布也在发生着变化，此现象称为Internal Covariate Shift，接下来会详细解释，会给下一层的网络学习带来困难。batchnorm
code : https://github.com/ryankiros/layer-norm
分布外（OOD）检测对于开放世界智能系统的可靠运行至关重要，但目前面向对象的检测方法存在「评估不一致」（evaluation inconsistencies）的问题。
该包的 GitHub 项目地址：https://github.com/paulgeeleher/pRRophetic2[1]
标题：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
作者：刘威威 小编：赵一帆 前言：Batchnorm是深度网络中经常用到的加速神经网络训练，加速收敛速度及稳定性的算法，可以说是目前深度网络必不可少的一部分。 本文旨在用通俗易懂的语言，对深度学习的常用算法--batchnorm的原理及其代码实现做一个详细的解读。本文主要包括以下几个部分。 01 Batchnorm主要解决的问题 首先，此部分也即是讲为什么深度网络会需要batchnorm，我们都知道，深度学习的话尤其是在CV上都需要对数据做归一化，因为深度神经网络主要就是为了学习训练数据的分布，并在测
前言：Batchnorm是深度网络中经常用到的加速神经网络训练，加速收敛速度及稳定性的算法，可以说是目前深度网络必不可少的一部分。 本文旨在用通俗易懂的语言，对深度学习的常用算法--batchnorm的原理及其代码实现做一个详细的解读。本文主要包括以下几个部分。
你是否也曾迷惑于“离群检测”，“异常检测”，“新类检测”，“开集识别”，“分布外检测”之间错综复杂的关系？
这几天面试经常被问到BN层的原理，虽然回答上来了，但还是感觉答得不是很好，今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理，以下为参考网上几篇文章总结得出。 Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果，已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证明好用才是真的好，别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问。本文是对论文《Batch Normalization: Acce
这几天面试经常被问到BN层的原理，虽然回答上来了，但还是感觉答得不是很好，今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理，以下为参考网上几篇文章总结得出。 Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果，已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证明好用才是真的好，别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问。本文是对论文《Batch Normalization: Ac
你是否想了解分布外检测(OOD detection)的最前沿方法及其表现却迷失在在数量繁多的论文中？你是否想自己解决OOD检测问题却苦于没有一个统一的代码库/测试平台来开发和测试性能？OpenOOD 1.5版本将解决如上困惑！
文章关注的是multi-horizon forecasting，这方面包含了很多的输入数据，包括static covariate，known future input，以及其他只在过去被观察到的外源时间序列（即没有它们如何与目标值交互的信息）。
本文记录BatchNormalization的总结思考及其拓展，目前收录BatchRenormalization、AdaBN、WeightNormalization、NormalizationPropagation。
在开放世界中分类是验证模型安全性的重要方式，也是一个真正能够商用落地的模型不可避免要面对的问题。传统的分类模型都是在一个封闭的世界中进行训练，即假设测试数据和训练数据都来自同样的分布（称作分布内，in-distribution）。例如我们利用一组猫、狗照片训练一个猫、狗分类器。然而，部署的模型在实际使用中总是会遇到一些不属于封闭世界类别的图片，例如老虎。或者也会遇到一些和训练图片视觉上大相径庭的照片，例如卡通猫。模型应当如何去处理这些不属于训练分布的图片（即分布外样本，out-of-distribution），是开放世界领域所关注的问题。
你是否也曾迷惑于“OD/AD/ND/OSR/OOD Detection”之间错综复杂的关系？
可以直接获得曲线拟合的方程，p值，决定系数(R^2)， AIC和BIC等指标，不需要自己计算和标注了。不过只能做多项式拟合lm()的结果。
15年2月的论文：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift。
当前神经网络层之前的神经网络层的参数变化，引起神经网络每一层输入数据的分布产生了变化，这使得训练一个深度神经网络变得复杂。这样就要求使用更小的学习率，参数初始化也需要更为谨慎的设置。并且由于非线性饱和（注：如sigmoid激活函数的非线性饱和问题），训练一个深度神经网络会非常困难。我们称这个现象为：internal covariate shift。同时利用归一化层输入解决这个问题。我们将归一化层输入作为神经网络的结构，并且对每一个小批量训练数据执行这一操作。Batch Normalization（BN） 能使用更高的学习率，并且不需要过多地注重参数初始化问题。BN 的过程与正则化相似，在某些情况下可以去除Dropout
其实正则化的本质很简单，就是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的的一种手段或操作。在算法中使用正则化的目的是防止模型出现过拟合。一提到正则化，很多同学可能马上会想到常用的L1范数和L2范数，在汇总之前，我们先看下LP范数是什么。
常见的转录组差异分析有两种策略，一种是基于raw count的定量方式，比如DESeq2, edgeR等；另外一种是基于FPKM/RPKM的定量方式，比如cuffdiff等。
论文：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
（1）加速收敛（2）控制过拟合，可以少用或不用Dropout和正则（3）降低网络对初始化权重不敏感（4）允许使用较大的学习率
解决internal covariate shift。internal covariate shift会带来什么问题
Batch Normalization（以下简称 BN）出自 2015 年的一篇论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》，是最近几年来 DL 领域中非常重要的成功，并且已经被广泛证明其有效性和重要性。本篇文章将对此进行详细介绍，帮助大家更加深入的理解 BN。
在博文《为什么要做特征归一化/标准化？》中，我们介绍了对输入进行Standardization后，梯度下降算法更容易选择到合适的（较大的）学习率，下降过程会更加稳定。
来源：机器学习方法那些事、极市平台本文约2800字，建议阅读9分钟本文为你带来正则化概念及其方法的概述。 导读 本文先对正则化的相关概念进行解释作为基础，后对正则化的方法进行了总结，帮助大家更加清晰的了解正则化方法。 阅读目录 LP范数 L1范数 L2范数 L1范数和L2范数的区别 Dropout Batch Normalization 归一化、标准化 & 正则化 Reference 在总结正则化（Regularization）之前，我们先谈一谈正则化是什么，为什么要正则化。 个人认为正则化这个字眼有点太
来源：深度学习基础与进阶、极市平台本文约2700字，建议阅读6分钟本文对几种常用的防止模型过拟合的方法进行了详细的汇总和讲解。 其实正则化的本质很简单，就是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的的一种手段或操作。在算法中使用正则化的目的是防止模型出现过拟合。一提到正则化，很多同学可能马上会想到常用的L1范数和L2范数，在汇总之前，我们先看下LP范数是什么？ LP范数 范数简单可以理解为用来表征向量空间中的距离，而距离的定义很抽象，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。 LP范数不是一个范
其实正则化的本质很简单，就是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的的一种手段或操作。在算法中使用正则化的目的是防止模型出现过拟合。一提到正则化，很多同学可能马上会想到常用的L1范数和L2范数，在汇总之前，我们先看下LP范数是什么？
在总结正则化（Regularization）之前，我们先谈一谈正则化是什么，为什么要正则化。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | Poll 来自 | PaperWeekly 在总结正则化（Regularization）之前，我们先谈一谈正则化是什么，为什么要正则化。 个人认为正则化这个字眼有点太过抽象和宽泛，其实正则化的本质很简单，就是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的的一种手段或操作。在算法中使用正则化的目的是防止模型出现过拟合。一提到正则化，很多同学可能马上会想到常用的 L1 范数和 L2 范数，在汇总之前，我们先看下 LP 范数是什么。 LP范数 范数简
本文基于阿里推荐 DIN 和 DIEN 代码，梳理了下深度学习一些概念，以及TensorFlow中的相关实现。
深度神经网络一直以来就有一个特点：随着网络加深，模型会越来越难以训练。所以深度学习有一个非常本质性的问题：为什么随着网络加深，训练会越来越困难？为了解决这个问题，学界业界也一直在尝试各种方法。
都说随机是AB实验的核心，为什么随机这么重要呢？有人说因为随机所以AB组整体不存在差异，这样才能准确估计实验效果（ATE）
我们直接用easyTCGA下载结肠癌和直肠癌的转录组基因表达数据，它会自动帮我们把数据合并在一起。
药物敏感性分析是生信数据挖掘常用的技能之一，目前做药敏分析最常见的就是两个R包：pRRophetic和oncoPredict。
下载地址在这个网站 https://mathgen.stats.ox.ac.uk/genetics_software/snptest/snptest.html
深度神经网络模型训练之难众所周知，其中一个重要的现象就是 Internal Covariate Shift. Batch Norm 大法自 2015 年由Google 提出之后，就成为深度学习必备之神器。自 BN 之后， Layer Norm / Weight Norm / Cosine Norm 等也横空出世。本文从 Normalization 的背景讲起，用一个公式概括 Normalization 的基本思想与通用框架，将各大主流方法一一对号入座进行深入的对比分析，并从参数和数据的伸缩不变性的角度探讨 Normalization 有效的深层原因。
为了标准化这些值，我们首先需要计算出批数据中的平均值，如果你仔细看这些代码，你会发现这不是对输入的批数据计算平均值，而是对任意一个特定层的在传入非线性函数之前的输出求平均值。然后将其通过非线性函数后传递给下一层作为输入。
2.作者又做了一个更直观的实验，无论是在VGG还是在DLN（纯线性深度网络，去除了非线性的影响）加了BN之后的ICS都基本持平甚至更大，这更能说明BN并没有减少ICS。
之前我们发过一篇文章，文章中说如何寻找与某个疾病相关的遗传信息，简单复习一下： 我们每个人所带的基因是差不多的，之所以有的人卷发，有的人直发，有这么丰富多彩的变化，就是因为一些基因发生了改变。 目前，科学家已经对糖尿病、冠心病、肺癌、前列腺癌、肥胖、精神病等多种复杂疾病进行了GWAS分析，并找到了疾病相关的多个易感位点。 携带某种基因易感位点的人，就会有很大概率换上某种疾病。 我们通过全基因组关联分析（GWAS）找出来与某个疾病关联最大的基因位点集合（SNP或说variant），GWAS分析的思想如下
本文转载自：http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/50723877 本次所讲的内容为Batch Normalization，简称BN，来源于《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》，是一篇很好的paper。 1-Motivation 作者认为：网络训练过程中参数不断改变导致后续每一层输入的分布也发生变化
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