|
normalization 音標拼音: [n ,ɔrməlɪz'eʃən] |
安裝中文字典英文字典查詢工具!
中文字典英文字典工具:
英文字典中文字典相關資料:
- 如何理解Normalization，Regularization 和 standardization？
1 normalization和standardization是差不多的，都是把数据进行前处理，从而使数值都落入到统一的数值范围，从而在建模过程中，各个特征量没差别对待。 normalization一般是把数据限定在需要的范围，比如一般都是【0，1】，从而消除了数据量纲对建模的影响。
- 深度学习中 Batch Normalization为什么效果好？ - 知乎
Group Normalization是Layer Normalization和Instance Normalization 的中间体， Group Normalization将channel方向分group，然后对每个Group内做归一化，算其均值与方差。 如果输出的blob大小为(N,C,H,W)，将通道C分为G个组，那么Group Normalization就是基于 G*H*W个数值进行求平均以及方差的操作 。
- 如何理解归一化（Normalization）对于神经网络（深度学习）的帮助？ - 知乎
2018，Gradient Normalization（ICML） GradNorm Gradient Normalization for Adaptive Loss Balancing in Deep Multitask Networks ICML 2018 2018，Kalman Normalization Kalman Normalization Normalizing Internal Representations Across Network Layers NIPS 2018 2018，Decorrelated Batch Normalization Decorrelated Batch Normalization CVPR 2018 BN+
- z-score 标准化(zero-mean normalization) - 知乎
最常见的标准化方法就是Z标准化，也是SPSS中最为常用的标准化方法，spss默认的标准化方法就是z-score标准化。 也叫标准差标准化，这种方法给予原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标…
- CNN为什么要用BN， RNN为何要用layer Norm？ - 知乎
Batch Normalization是针对于在mini-batch训练中的多个训练样本提出的，为了能在只有一个训练样本的情况下，也能进行Normalization，所以有了Layer Normalization。 Layer Normalization的基本思想是：用同层隐层神经元的响应值作为集合 S 的范围，来求均值和方差。
- Weight Normalization 相比batch Normalization 有什么优点呢？
因此，Batch Normalization不适用于对噪声敏感的强化学习、生成模型（Generative model：GAN，VAE）使用。相反，Weight Normalization对通过标量g和向量v对权重W进行重写，重写向量v是固定的，因此，基于Weight Normalization的Normalization可以看做比Batch Normalization引入更少的噪声。
- 为什么Transformer要用LayerNorm？ - 知乎
Batch Normalization（以下简称BN）的方法最早由Ioffe Szegedy在2015年提出，主要用于解决在深度学习中产生的ICS（Internal Covariate Shift）的问题。若模型输入层数据分布发生变化，则模型在这波变化数据上的表现将有所波动，输入层分布的变化称为Covariate Shift，解决它的
- transformer 为什么使用 layer normalization，而不是其他的归一化方法？
Normalization目的就是让分布稳定下来（降低各维度数据的方差）。 不同正则化方法的区别只是操作的信息维度不同，即选择损失信息的维度不同。
- Batch normalization和Instance normalization的对比？ - 知乎
蓝色的方块是一起进行Normalization的部分。 由此就可以很清楚的看出，Batch Normalization是指6张图片中的每一张图片的同一个通道一起进行Normalization操作。而Instance Normalization是指单张图片的单个通道单独进行Noramlization操作。 二 各自适用场景
- 标准化和归一化什么区别？ - 知乎
缩放到0和1之间，保留原始数据的分布（Normalization——Normalizer()） 1就是常说的z-score归一化，2是min-max归一化。 举个例子来看看它们之间的区别，假设一个数据集包括「身高」和「体重」两个特征，它们都满足正态分布，画出原始数据图像为：
|
|