深度学习归一化，卷积,激活,批归一化有严格的顺序吗

学习能力 2024-03-02 10:58:31 113

深度学习归一化？批次归一化（Batch Normalization）是一种常用的神经网络正则化技术，旨在加速神经网络的训练过程并改善其性能。深度神经网络在神经网络中，数据通常会被输入到每一层的神经元中进行计算和传递。那么，深度学习归一化？一起来了解一下吧。

深度学习调参有哪些技巧

深度学习中，常用的归一化函数是（）函数

A.SoftMax

B.SoftMin

C.MicroMax

D.MicroMin

正确答案：A

数据归一化会降低数据集大小吗

参数初始化：可以先用随机初始化的方式训练一个简单的网络模型，再将训练好的权值初始化给复杂的网络模型，复杂的网络模型采用高斯初始化可能会更好

在机器学习或者深度学习中,为什么要对特征进行归一化、标准化操作?并写出常用

BN是在当前层最后进行处理的，原始数据还是要经过至少一层的网络，在这一层网络中不同的数据规模和范围肯定会有影响，BN在后面会有所矫正，但是问题避免不了，所以还需要做标准化。

深度学习如果做BN处理的话，原始数据还需要做归一化或者标准化吗

深度学习调参有哪些技巧？

下面就分享一些自己的深度学习模式调试技巧（主要是CNN）。

由于某些需要，我最近参加了一些CNN建模和调优任务。由于我个人的习惯，我不习惯深度调试，通过一个简单的试错法学习模式，往往给人一种“黑盒子”的印象，需要一些时间来关注深度的学习和调试学习模型以及数据的可视化（可视化和模型调试之间有很强的联系，所以后面我没有区分这两者）本文也是对这些任务的总结。

我自己本就是一个学习计算机体系结构，有这样的专业背景，中途转行做算法策略，所以其实我对大型机器学习系统在开发建设方面的训练和加速有更多的兴趣和关注。然而，机器学习系统和常规系统基础设施（如Redis / LevelDB和一些分布式计算基础设施等）的这个领域仍然不同，虽然可以说它是一个基础设施，但它运行在这个基础设施上业务问题有更强有力的直接关系，所以我也花点精力专注于数据，业务建模的技术进步和实际的问题场景。

最后，让我谈谈我的感受。卷积神经网络自从2012年在ImageNet竞赛中作为AlexNet模型出现以来，已经成为图像识别领域的标准。即使是文字和音频领域也开始使用卷积神经网络进行建模。然而，以卷积神经网络为代表的深度神经网络被批评为“黑盒子”，给行业DL模型的应用和推广带来一些障碍。

什么是批次归一化

你好

获取数据：确保要有高质量的输入/输出数据集，这个数据集要足够大、具有代表性以及拥有相对清楚的标签。缺乏数据集是很难成功的。

预处理：将数据进行集中是非常重要的，也就是要使数据均值为0，从而使每个维度的每次变动为1。有时，当输入的维度随量级排序变化时，最好使用那个维度的log(1+x)。基本上，重要的是要找到一个0值的可信编码以及自然分界的维度。这样做可使学习工作得更好。情况就是这样的，因为权值是通过公式来更新的：wij中的变化 \propto xidL/dyj（w表示从层x到层y的权值，L是损失函数）。如果x的均值很大（例如100），那么权值的更新将会非常大，并且是相互关联的，这使得学习变得低劣而缓慢。保持0均值和较小的方差是成功的关键因素。

批处理：在如今的计算机上每次只执行一个训练样本是很低效的。反之如果进行的是128个例子的批处理，效率将大幅提高，因为其输出量是非常可观的。事实上使用数量级为1的批处理效果不错，这不仅可获得性能的提升同时可降低过度拟合；不过这有可能会被大型批处理超越。但不要使用过大的批处理，因为有可能导致低效和过多过度拟合。所以我的建议是：根据硬件配置选取适合的批处理规模，量力而为会更加高效。