Normalization
Batch Normalization(批量归一化)
Batch Normalization 内部协变量偏移（ICS） 在神经网络的训练过程中，由于隐藏层参数的更新，同分布不同批次的数据，进入网络同一层后的输出分布发生变化，这种现象称之为内部协变量偏移（ICS）。 引起的问题 收敛速度慢，学习不稳定 一方面，ICS现象使网络的每一层需要不断适应输入数据 ......
课程二第三周：Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks
Hyperparameter tuning Tuning process 到目前为止，接触到的超参数有： 学习效率learning-rate：\(\alpha\) Momentum算法的参数：\(\beta\) 加权平均的参数 Adam算法的参数：\(\beta_1、\beta_2、\epsilon ......
2023ICCV_Generalized Lightness Adaptation with Channel Selective Normalization
一. Motivatetion 跨域效果不好：在已知亮度的数据集上表现良好，在未知亮度的数据集上表现不好，泛化性能较差。 挑战：如何识别和亮度相关的通道并进行选择，并且获得泛化能力 归一化：从给定特征中提取不变的良好的良好特性，特别对于亮度分量 [ 归一化和亮度相关的特性： 1. 亮度一致性： 实例 ......
批标准化 (Batch Normalization)
2015年深度学习领域非常棒的一篇文献：《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》，这个算法目前已经被大量的应用，最新的文献算法很多都会引用这个算法，进行 ......
Striving for Simplicity and Performance in Off-Policy DRL: Output Normalization and Non-Uniform Sampling
 **发表时间：**2020（ICML 2020） **文章要点：**这篇文章基于SAC做简单并且有效的改进来提升 ......
multi-GPU环境下的batch normalization需要特殊实现吗？
3年前曾经写过关于分布式环境下batch normalization是否需要特殊实现的讨论： batch normalization的multi-GPU版本该怎么实现？ 【Tensorflow 分布式PS/Worker模式下异步更新的情况】 当时我给出的观点就是在多卡环境下batch normali ......
论文翻译：PCEN-Per-Channel Energy Normalization: Why and How
摘要： 在自动语音识别和声学事件检测的背景下，一种名为其次，我们描述了PCEN中每个分量的渐近状态:时间积分、增益控制和动态范围压缩。最后，给出了PCEN参数与待抑制噪声、待增强信号的时间特性、时频表示的选择相适应的实用建议。由于它将大量真实世界的声景转换为加性高斯白噪声(AWGN)， PCEN是一 ......
Root Mean Square Layer Normalization
[TOC] > [Zhang B. and Sennrich R. Root mean square layer normalization. NIPS, 2019.](http://arxiv.org/abs/1910.07467) ## 概 RMSNorm 节省时间. ## RMSNorm - ......
解释一下为为什么使用 instance normalization可以消除说话人信息，保留说话人内容
在content encoder中使用instance normalization，可以起到去除说话者信息的作用。首先来看一下instance normalization的原理，一般会对输入语音做conv1d得到feature map，有几个conv1d filter就会得到几个feature ma ......
GWAS：表型的标准化（the normalization of phenotype）
GWAS表型的标准化方法一般有Quantile normalization、Inverse rank normalization、Z-score normalization等。 各自区别如下： ## 一、Quantile normalization 该方法将每个样本中表型值进行排序，然后将其规范化到 ......
2.6 类神经网路训练不起来怎么办 (五):批次标准化 (Batch Normalization)简介
# 1. 提出背景 在前文,我们提过$error\ surface$在不同方向的斜率不一样,因此采用固定的学习率很难将模型$train$起来,上节提出了自适应学习率,这里还有一个方法就是直接将e$rror\ surface$铲平. 或许首先想要提出的是为什么会产生不同方向上斜率相差很大的现象.观察下 ......
正则化（regularization）和归一化（normalization）
正则化：批量归一化和dropout 批量归一化和dropout作为正则化器来克服深度学习模型中的过度拟合问题。 来源 您遇到过导致过拟合的大型数据集吗？ 过度拟合的原因之一是网络中的权重很大。具有较大网络权重的网络可能是网络不稳定的标志，其中输入的微小变化可能导致输出发生较大变化。这个问题的解决方案 ......
标准化(Standardization)、归一化(Normalization)
### 归一化： １）把数据变成(０,１)或者（1,1）之间的小数。主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。 ２）把有量纲表达式变成无量纲表达式，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表 ......
范式（normalization）
就是想简单的学习一下范式结果却不简单 诸多概念词语，都是中文可就是弄不太懂引出了《数据库系统概论》 行列二维表格固化思维的思考灵魂一问：什么是关系型数据库？ 范式引出了码。。。 非关系型数据不遵循范式关系型数据库一定遵循1NF对于范式有更好理解只能站在更高的视角 玛德！！ 参考资料： 《数据库系统概 ......
CS231N assignment 2 _ normalization 学习笔记 & 解析
预警: 本次内容不算多, 但数学推导较复杂 Normalization 归一化的意义 之前内部的权重没有做过标准化. 实际上如果能标准化, 可以提升训练效果, 甚至可以提升精度(虽然不大). 设立专门的batch/layer normalization层的意义在于: 梯度更加规范 对于学习率(可以更 ......
Redxu(RTK) 基础 性能与数据范式化 6.4 redux中数据存储方式的最佳实践 （normalization 翻译为范式化、归一化）
咱就说家人们，今天真的是大乌鱼集美们，出差在外地，网吧遇到一个下头男，对着电脑自言自语说网吧麦的效果竟然比家里还好，嘴里一边嘟囔一边嘿嘿贱笑。 结果发现竟然是屏幕中的我自己。。。 现在的网吧都叫网咖了？早二十年前满大街都是网吧，现在人们都用手机就能轻松遨游因特网了，网吧确实挺难找的，但是我晚上睡不着 ......