Pytorch中的BatchNorm的API主要有： 一般來說pytorch中的模型都是繼承nn.Module類的，都有一個屬性trainning指定是否是訓練狀態，訓練狀態與否將會影響到某些層的參數是否是固定的，比如BN層或者Dropout層。通常用model.train()指定 ...

torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) 此函數的作用是對輸入的每個batch數據做歸一化處理,目的是數據合理分布，加速計算過程，函數 ...

之前一直和小伙伴探討batch normalization層的實現機理，作用在這里不談，知乎上有一篇paper在講這個，鏈接 這里只探究其具體運算過程，我們假設在網絡中間經過某些卷積操作之后的輸出的feature map的尺寸為4×3×2×2 4為batch的大小，3為channel的數目 ...

驗證： 在測試時可以一張圖，但設置use_global_stats:true,已經驗證，第一台4gpu上，路徑：/home/guangcong/projects/unlabeled-video/train-video-tracking-demo1.3-5.1, 實驗一、設置 ...

網上找了下tensorflow中使用batch normalization的博客，發現寫的都不是很好，在此總結下： 1.原理 公式如下： y=γ(x-μ)/σ+β 其中x是輸入，y是輸出，μ是均值，σ是方差，γ和β是縮放（scale）、偏移（offset）系數。 一般來講，這些參數都是 ...

問題 訓練神經網絡是一個很復雜的過程，在前面提到了深度學習中常用的激活函數，例如ELU或者Relu的變體能夠在開始訓練的時候很大程度上減少梯度消失或者爆炸問題，但是卻不能保證在訓練過程中不出現該問題，例如在訓練過程中每一層輸入數據分布發生了改變了，那么我們就需要使用更小的learning ...

tflearn里 例子 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_mnist.py LRN是放到pool后面，全連接層前面。 Batch ...

Abstract 1 問題 Internal Covariate Shift: 訓練神經網絡主要就是讓各個層學習訓練數據的分布。在深度神經網絡的訓練過程中，之前層(之前的任何一層)的參數的發生變化，那么前一層的輸出數據分布也會發生變化，也即當前層的輸入數據分布會發生變化。由於網絡層的輸入數據 ...