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BatchNorm BatchNorm解决的问题 基础 | batchnorm原理及代码详解-CSDN博客 一方面但是，如果我们每一个batch输入的数据都具有不同的分布，显然会给网络的训练带来困难。另一方面，数据经过一层层网络计算后，其数据分布也在发生着变化，此现象称为Internal Covariate Shift，接下来会详细解释，会给下一层的网络学习带来困难。使得在较短的时间内使他们收敛更加棘手。批量规范化（batch normalization） (Ioffe and Szegedy, 2015)，这是一种流行且有效的技术，可持续加速深层网络的收敛速度 Internal Covariate Shift 是google小组在论文https://arxiv.org/abs/1502.03167中提出来的，其主要描述的是：训练深度网络的时候经常发生训练困难的问题，因为，每一次参数迭代更新后，上一层网络的输出数据经过这一层网络计算后，数据的分布会发生变化，为下一层网络的学习带来困难。 covariate shift Internal Covariate Shift发生在神经网络的 ...

转载自：https://huggingface.co/learn/diffusion-course 概述 什么是扩散模型 扩散模型是对“生成模型”的算法的相对较新的补充。生成模型的目标是在给定大量训练示例的情况下学习如何生成数据，例如图像或音频。一个好的生成模型将创建一组类似于训练数据的多样化输出，而不是精确的副本。扩散模型如何实现这一目标？为了说明目的，让我们重点关注图像生成案例。 扩散模型成功的秘诀在于扩散过程的迭代性质。生成从随机噪声开始，但经过多个步骤逐渐细化，直到出现输出图像。在每一步中，模型都会估计我们如何从当前输入变为完全去噪的版本。然而，由于我们在每一步中只进行很小的更改，因此早期阶段（预测最终输出极其困难）的估计中的任何错误都可以在以后的更新中纠正。 与其他一些类型的生成模型相比，模型的训练相对简单。我们重复 从训练数据中加载一些图像。 添加不同数量的噪声。请记住，我们希望模型能够很好地估计如何“修复”(去噪)极其嘈杂的图像和接近完美的图像。 将图像的噪声版本输入模型。 评估模型在对这些输入进行去噪方面的表现 。 使用此信息来更新模型权重然后重复。 为了使用 ...