Pytorch中的BatchNorm的API主要有： 一般来说pytorch中的模型都是继承nn.Module类的，都有一个属性trainning指定是否是训练状态，训练状态与否将会影响到某些层的参数是否是固定的，比如BN层或者Dropout层。通常用model.train()指定 ...

torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) 此函数的作用是对输入的每个batch数据做归一化处理,目的是数据合理分布，加速计算过程，函数 ...

之前一直和小伙伴探讨batch normalization层的实现机理，作用在这里不谈，知乎上有一篇paper在讲这个，链接 这里只探究其具体运算过程，我们假设在网络中间经过某些卷积操作之后的输出的feature map的尺寸为4×3×2×2 4为batch的大小，3为channel的数目 ...

验证： 在测试时可以一张图，但设置use_global_stats:true,已经验证，第一台4gpu上，路径：/home/guangcong/projects/unlabeled-video/train-video-tracking-demo1.3-5.1, 实验一、设置 ...

网上找了下tensorflow中使用batch normalization的博客，发现写的都不是很好，在此总结下： 1.原理 公式如下： y=γ(x-μ)/σ+β 其中x是输入，y是输出，μ是均值，σ是方差，γ和β是缩放（scale）、偏移（offset）系数。 一般来讲，这些参数都是 ...

问题 训练神经网络是一个很复杂的过程，在前面提到了深度学习中常用的激活函数，例如ELU或者Relu的变体能够在开始训练的时候很大程度上减少梯度消失或者爆炸问题，但是却不能保证在训练过程中不出现该问题，例如在训练过程中每一层输入数据分布发生了改变了，那么我们就需要使用更小的learning ...

tflearn里 例子 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_mnist.py LRN是放到pool后面，全连接层前面。 Batch ...

Abstract 1 问题 Internal Covariate Shift: 训练神经网络主要就是让各个层学习训练数据的分布。在深度神经网络的训练过程中，之前层(之前的任何一层)的参数的发生变化，那么前一层的输出数据分布也会发生变化，也即当前层的输入数据分布会发生变化。由于网络层的输入数据 ...