在Transformer中,Layer Normalization(Layer Norm)是一个非常重要的组件,它的作用是稳定模型训练,尤其在深层网络中防止梯度爆炸或消失。下面我从NLP 的角度,结合数学公式,用简单的语言来解释 Layer Norm 在 Transformer 中的实现。 5.1. Transformer 中 Layer Norm 的位置 在Transformer 中,Layer Norm 通常出现在两个...
3 torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None) 4 torch.nn.LayerNorm(normalized_shape, eps=1e-05, elementwise_affine=True, device=None, dtype=None) 5 torch.nn.InstanceNorm2d(num_features, eps=1e-05, ...
LayerNorm:channel方向做归一化,算CHW的均值,主要对RNN作用明显; InstanceNorm:一个channel内做归一化,算H*W的均值,用在风格化迁移;因为在图像风格化中,生成结果主要依赖于某个图像实例,所以对整个batch归一化不适合图像风格化中,因而对HW做归一化。可以加速模型收敛,并且保持每个图像实例之间的独立。 GroupNorm:将c...
当group=channel 时,GroupNorm 等价于 InstanceNorm;当 group=1 时,GroupNorm 等价于 LayerNorm。 GroupNorm 会进行 batch * group 次归一化。 总结# BatchNorm 很强大。但如果 batch_size 的影响过分恶劣(例如 batch_size 小于 8),使用 GroupNorm 值得一试。 LayerNorm 更适合 RNN 和 NLP 领域;BatchNorm ...
BatchNorm在批量大小较大时效果显著；LayerNorm对RNN结构特别有效；InstanceNorm在图像处理中加速收敛并保持独立性；GroupNorm提供了一种更灵活的归一化策略，减少了对批量大小的敏感性；SwitchableNorm通过学习机制自动选择最佳归一化方式；而LocalResponseNorm通过局部归一化有助于泛化和减少过拟合。选择合适的...
InstanceNorm:一个channel内做归一化,算H*W的均值,用在风格化迁移;因为在图像风格化中,生成结果主要依赖于某个图像实例,所以对整个batch归一化不适合图像风格化中,因而对HW做归一化。可以加速模型收敛,并且保持每个图像实例之间的独立。 GroupNorm:将channel方向分group,然后每个group内做归一化,算(C//G)HW的均值...
例如在Transformer中。使用`torch.nn.LayerNorm`，例如在RNN中，可在激活函数之前应用以稳定特征表示。实例归一化（Instance Normalization）针对每个样本实例的通道特征，具有类似批归一化的优点。在PyTorch中，`torch.nn.InstanceNorm2d`用于实现。实例归一化的应用方式需根据任务需求和网络架构来决定。
再看\_BatchNorm的实现,而我们在平常搭建网络时使用的BatchNorm2d就是继承了它。Pytorch的Python端BN层核心的实现都在\_BatchNorm这里了,BatchNorm2d仅仅是做了一下接口检查。 代码语言:txt 复制 class \_BatchNorm(\_NormBase): def \_\_init\_\_(self, num\_features, eps=1e-5, momentum=0.1, affine...
1回答 会写代码的好厨师 2022-07-19 23:54:17 简单讲,通过调整BN统计量,或学习的参数beta和gamma,BN可以用来做domain adaptation。gan是一个把每张图片当成一个domain的domain adaptation问题。所以,gan更适合用instancenorm 0 回复 相似问题子类传入的dict参数起什么作用 790 0 2 这里用静态方法的目的是...
BatchNorm:batch 方向做归一化,算 LayerNorm:channel 方向做归一化,算 InstanceNorm:一个 channel 内做归一化,算 GroupNorm:将 channel 方向分 group ,然后每个 group 内做归一化,算 的均值 针对每一个 和 其中两维 C 和 N 分别表示 channel 和 batch size,第三维表示 H,W,可以理解为该维度大小是 ...