bn

Batch Normalization 学习笔记 原文地址 ： http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 作者 ：hjimce 一、背景意义 本篇博文主要讲解2015年 深度学习 领域，非常值得学习的一篇文献：《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，进行网络训练，可见其强大之处非同一般啊。 近年来深度学习捷报连连、声名鹊起，随机梯度下架成了训练深度网络的主流方法。尽管随机梯度下降法对于训练深度网络简单高效，但是它有个毛病，就是需要我们人为的去选择参数，比如学习率、参数初始化、权重衰减系数、Drop out比例等。这些参数的选择对训练结果至关重要，以至于我们很多时间都浪费在这些的调参上。那么学完这篇文献之后，你可以不需要那么刻意的慢慢调整参数。BN算法（Batch Normalization）其强大之处如下： (1)你可以选择比较大的初始学习率，让你的训练速度飙涨。以前还需要慢慢调整学习率，甚至在网络训练到一半的时候，还需要想着学习率进一步调小的比例选择多少比较合适，现在我们可以采用初始很大的学习率

差分数组的巧妙运用： 让所有数都相同即：让差分数组bi，b2-->bn都等于0. 每次操作相当于选择i,j.bi++,bj--; 为了让b2->bn都等于0； 正数之和：p，负数之和q 最少操作次数一定是：先选择一正一负，抵消， 然后剩的全正或者全负，与b1||bn+1,进行操作。 最少次数为|p-q| 由于选择b1,bj 和bj， bn+1 会让结果+1或者不变。 所以最终序列有|p-q|+1种情况 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; const int M=100000+7; int main() { int n; scanf("%d",&n); int lst=0,x; ll nf=0,nz=0; for(int i=1;i<=n;i++) { scanf("%d",&x); if(i!=1) { if(x-lst<0)nf+=lst-x; else nz+=x-lst; } lst=x; } ll cz=abs(nz-nf); cout<<cz+min(nz,nf)<<"\n"<<cz+1<<endl; return 0; } 来源： CSDN 作者： 夕林山寸 链接： https://blog.csdn.net/bjfu170203101/article/details

目录 动机 单层视角 多层视角 什么是Batch Normalization Batch Normalization的反向传播 Batch Normalization的预测阶段 Batch Normalization的作用 几个问题 卷积层如何使用BatchNorm？ 没有scale and shift过程可不可以？ BN层放在ReLU前面还是后面？ BN层为什么有效？ 参考 博客： blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 动机 在博文《 为什么要做特征归一化/标准化？ 博客园 | csdn | blog 》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。 在博文《 网络权重初始化方法总结（下）：Lecun、Xavier与He Kaiming 博客园 | csdn | blog 》中，我们介绍了如何通过权重初始化让网络在训练之初保持激活层的输出（输入）为zero mean unit variance分布，以减轻梯度消失和梯度爆炸。 但在训练过程中，权重在不断更新，导致激活层输出(输入)的分布会一直变化，可能无法一直保持zero mean unit variance分布，还是有梯度消失和梯度爆炸的可能，直觉上感到，这可能是个问题。下面具体分析。 单层视角 神经网络可以看成是上图形式

参考：https://www.cnblogs.com/eilearn/p/9780696.html 机器学习领域有个很重要的假设： 独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的 ，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。那BatchNorm的作用是什么呢？ BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的。 　　思考一个问题：为什么传统的神经网络在训练开始之前，要对输入的数据做Normalization?原因在于神经网络学习过程 本质上是为了学习数据的分布 ，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低；另一方面，一旦在mini-batch梯度下降训练的时候，每批训练数据的分布不相同，那么网络就要在每次迭代的时候去学习以适应不同的分布，这样将会大大降低网络的训练速度，这也正是为什么我们需要对所有训练数据做一个Normalization预处理的原因。 　　为什么深度神经网络随着网络深度加深，训练起来越困难，收敛越来越慢？这是个在DL领域很接近本质的好问题。很多论文都是解决这个问题的，比如ReLU激活函数，再比如Residual Network， BN本质上也是解释并从某个不同的角度来解决这个问题的。 1、“Internal Covariate Shift”问题 　　从论文名字可以看出

[转载] ReLU和BN层简析 来源： https://blog.csdn.net/huang_nansen/article/details/86619108 卷积神经网络中，若不采用非线性激活，会导致神经网络只能拟合线性可分的数据，因此通常会在卷积操作后，添加非线性激活单元，其中包括logistic-sigmoid、tanh-sigmoid、ReLU等。 sigmoid激活函数应用于深度神经网络中，存在一定的局限性，当数据落在左右饱和区间时，会导致导数接近0，在卷积神经网络反向传播中，每层都需要乘上激活函数的导数，由于导数太小，这样经过几次传播后，靠前的网络层中的权重很难得到很好的更新，这就是常见的梯度消失问题。这也是ReLU被使用于深度神经网络中的一个重要原因。 Dead ReLU 若数据落在负区间中，ReLU的结果为0，导数也是0，就会导致反向传播无法将误差传递到这个神经元上，这会导致该神经元永远不会被激活，导致Dead ReLU问题。 解决方法： 1）Leraning Rate 导致Dead ReLU问题的其中一个潜在因素为Learning Rate太大，假设在某次更新中，误差非常大，这时候若LR也很大，会导致权重参数更新后，神经元的数据变化剧烈，若该层中多数神经元的输出向负区间偏向很大，导致了大部分权重无法更新，会陷入Dead ReLU问题中。 当然，小learning

声明：十分欢迎转载，但须先征求本人同意。 BN目前已经成为了调参师面试必问题之一了。同时，BN层也慢慢变成了神经网络不可分割的一部分了，相比其他优化操作比如dropout, l1, l2, momentum，影子变量等等，BN是最无可替代的。 论文标题: 《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training b y Reducing Internal Covariate Shift》 论文地址： https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf 这篇博文想以最通俗的方法解释BN，避免大量术语以及杂七杂八的公式 。 1. BN用在哪里 BN往往用在卷积层之后，激活函数之前(比如对于darknet-53来说，conv+BN+relu成为一个标配，构成最小组件)。当然，BN不一定用在conv之后，但用在激活函数之前是几乎 必须 的(这样才能发挥它的作用)。 我们把神经网络各层之间的传递称为特征图(feature map)，特征图在传递的过程中，就需要用BN进行调整。 为什么要调整呢 ？ 我们在训练的时候，都是输入一批一批的训练数据(mini-batch)，比如batch size=32，那一次输入32个数据。这一数据可能满足一个分布A，如果A分布比较任性，那分布A在通过激活函数(非线性层)时，修剪率会

权重初始化 def weights_normal_init (model, dev= 0.01 ) : if isinstance(model, list): for m in model: weights_normal_init(m, dev) else : for m in model.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): #print torch.sum(m.weight) m.weight.data.normal_( 0.0 , dev) if m.bias is not None : m.bias.data.fill_( 0.0 ) elif isinstance(m, nn.Linear): m.weight.data.normal_( 0.0 , dev) 网络结构 class Conv2d (nn.Module) : def __init__ (self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride= 1 , relu=True, same_padding=False, bn=False) : super(Conv2d, self).__init__() padding = int((kernel_size - 1 ) / 2 ) if same_padding else 0

Batch normalization + ReLU 批归一化（BN）可以抑制梯度爆炸/消失并加快训练速度 原论文认为批归一化的原理是：通过归一化操作使网络的每层特征的分布尽可能的稳定，从而减少Internal Covariate Shift relu是目前应用最为广泛的激活函数， 由于其梯度要么是1，要么是0，可以有效抑制梯度爆炸/消失 通过BN和ReLU，目前的网络已经可以达到非常深 网络越深，提取的特征往往越抽象，越具有语义信息 。过渡抽象的特征可能并不适合相对简单的任务。 来源： https://www.cnblogs.com/yibeimingyue/p/11831360.html

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: How to properly print RSA* as string in C++? I am using OpenSSL . It doesn't seem to have a .c_str() method, right? 回答1: RSA_print_fp(stdout, x, 0); http://linux.die.net/man/3/rsa_print_fp 回答2: #include <iostream> using std::cout; using std::endl; #include <string> using std::string; #include <memory> using std::unique_ptr; #include <openssl/bn.h> #include <openssl/rsa.h> #include <openssl/bio.h> #include <openssl/buffer.h> #include <cassert> #define ASSERT assert using BN_ptr = std::unique_ptr<BIGNUM, decltype(&::BN_free)>; using RSA_ptr =

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: bn_ptr drive_temp(bn_ptr head,bn_ptr temp,bn_ptr current) { while(temp->next!=current) { temp=temp->next; current=temp; } temp=head; return current; } I have linked list and 'head' pointer hold first node , 'current' pointer hold last node,I want to bring 'current' to head one by one ,so I write this function but it gives segmentation fault when I debug the program 回答1: temp->next!=current will never be true unless temp==temp->next . Try this: bn_ptr drive_temp(bn_ptr head,bn_ptr temp,bn_ptr current) { while(temp->next!=current) { temp=temp-