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  • 为什么归一化

    2020-09-08 19:39:33
    归一化之后得到0-1之间的数,便于使用和比较 归一化就是要把需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体...

    输出的神经元概率可能是1.8,2.8.。。。不方便比较
    归一化之后得到0-1之间的数,便于使用和比较

    归一化就是要把需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布,归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。
    引用

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  • 神经网络为什么归一化1

    千次阅读 2018-03-26 10:54:08
    神经网络为什么归一化 用神经网络的小伙伴都知道,数据需要做归一化,但是为什么要做归一化,这个问题一直模棱两可,网上也没有较全的回答,小编花费了一段时间,做了一些研究,给大家仔细分析,为什么要做归一...

    神经网络为什么要归一化

    用神经网络的小伙伴都知道,数据需要做归一化,但是为什么要做归一化,这个问题一直模棱两可,网上也没有较全的回答,小编花费了一段时间,做了一些研究,给大家仔细分析,为什么要做归一化:

    1. 数值问题
    2. 求解需要
    (1) 初始化
    (2) 梯度
    (3) 学习率
    (4) 搜索轨迹

    引用链接

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    表格

    Markdown Extra 表格语法:

    项目 价格
    Computer $1600
    Phone $12
    Pipe $1

    可以使用冒号来定义对齐方式:

    项目 价格 数量
    Computer 1600 元 5
    Phone 12 元 12
    Pipe 1 元 234

    定义列表

    Markdown Extra 定义列表语法:
    项目1
    项目2
    定义 A
    定义 B
    项目3
    定义 C

    定义 D

    定义D内容

    代码块

    代码块语法遵循标准markdown代码,例如:

    @requires_authorization
    def somefunc(param1='', param2=0):
        '''A docstring'''
        if param1 > param2: # interesting
            print 'Greater'
        return (param2 - param1 + 1) or None
    class SomeClass:
        pass
    >>> message = '''interpreter
    ... prompt'''

    脚注

    生成一个脚注1.

    目录

    [TOC]来生成目录:

    数学公式

    使用MathJax渲染LaTex 数学公式,详见math.stackexchange.com.

    • 行内公式,数学公式为:Γ(n)=(n1)!nNΓ(n)=(n−1)!∀n∈N
    • 块级公式:

    x=b±b24ac2ax=−b±b2−4ac2a

    更多LaTex语法请参考 这儿.

    UML 图:

    可以渲染序列图:

    Created with Raphaël 2.1.2张三张三李四李四嘿,小四儿, 写博客了没?李四愣了一下,说:忙得吐血,哪有时间写。

    或者流程图:

    Created with Raphaël 2.1.2开始我的操作确认?结束yesno
    • 关于 序列图 语法,参考 这儿,
    • 关于 流程图 语法,参考 这儿.

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    1. 这里是 脚注内容.
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  • 神经网络为什么归一化

    千次阅读 2017-12-15 17:23:13
     关于神经网络归一化问题,在神经网络为什么归一化和深度学习(二十九)Batch Normalization 学习笔记这两篇文章已经介绍的非常清楚了。    在这里,我简单说下自己的直观理解:由于数据的分布不同,必然会...

     

     

       关于神经网络归一化问题,在神经网络为什么要归一化深度学习(二十九)Batch Normalization 学习笔记这两篇文章已经介绍的非常清楚了。

     

        在这里,我简单说下自己的直观理解:由于数据的分布不同,必然会导致每一维的梯度下降不同,使用同一个learning rate 也就很难迭代到代价函数最低点。经过归一化(正则化)处理后,代价函数变得“更圆”,也就很容易进行梯度下降。

        深入了解神经网络为什么要进行归一化,请参考上面两篇博文。

     

    ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    2019年1月16日更新

           二刷吴恩达博士的《深度学习》时,对batch-normal有了更深的认识,除了上文提到的使代价函数“更圆”的说法外,还有另一种直观认识:通过对隐藏单元的输入进行bn操作(先进行归一化,再进行线性变换),使得隐藏单元的输入数据分布大致相同(每个batch数据的均值和方差基本一样),从而使网络更好地拟合目标,收敛速度加快。

          由于训练过程中,是在batch级别上进行的归一化操作,在计算均值和方差时引入了一些噪音,从而使模型的泛化性更强,因此bn还起到了正则项的作用。另外,使用bn得到的模型,在应用到测试集上时,一般采用指数加权平均来计算测试数据的平均值和方差。

     

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  • 当下载了需要使用的地震图时,为了避免有些地震图的有些振幅信息错误,在对地震图进行归一化时常常使用能量归一化而不是振幅归一化。 转载于:https://www.cnblogs.com/seisjun/p/9923362.html...

    当下载了需要使用的地震图时,为了避免有些地震图的有些振幅信息错误,在对地震图进行归一化时常常使用能量归一化而不是振幅归一化。

    转载于:https://www.cnblogs.com/seisjun/p/9923362.html

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  • 归一化

    2020-06-14 19:12:58
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  • LR为什么要进行归一化

    千次阅读 2018-03-28 16:16:14
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  • 使用Matlab对数据归一化

    千次阅读 2019-10-20 19:06:16
    前言 在使用机器学习做分类和回归分析时,往往需要对训练和测试数据...关于为什么进行归一化处理维基百科给出的解释是:1)归一化后加快了梯度下降求最优解的速度;2)归一化有可能提高精度。 具体介绍:https://w...
  • 批量归一化BatchNorm

    2020-08-25 16:20:47
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    千次阅读 多人点赞 2020-06-10 16:23:30
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    2019-01-11 14:16:09
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空空如也

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为什么使用归一化