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...
而当 batchsize 是个位数时,BN 的表现可能很差,因为没办法通过几个样本的数据量,来近似总体的均值和标准差。 介于Layer Norm与Instance Norm之间。 Group Norm就是以每本书的G页为单位:首先计算第1本书中第1组G页中的所有字符【H, W, G】均值方差,得到统计量,然后利用该统计量对第1本书第1组G页进行归一...
LayerNorm 常在 NLP 中使用,并且在 NLP 中使用的时候更像是 InstanceNorm,相当于是对每个词向量自身(token)做 norm,和 BatchNorm 不同,LayerNorm训练阶段和测试阶段没有区别。LayerNorm 中各变量维度如下:当输入维度为 (N,D)(N,D) 时 均值(mean)和方差(variance):维度为 (N,)(N,),即每个样本的均值和...
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 ...
在深度学习领域，归一化层是优化神经网络训练过程的关键技术之一，Batch Normalization（BatchNorm）、Layer Normalization（LayerNorm）、Instance Normalization（InstanceNorm）、以及Group Normalization（GroupNorm）等方法，都是为了缓解梯度消失（Vanishing Gradient）和梯度爆炸（Exploding Gradient）问题，以及内部...
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。
batchNorm是在batch上,对NHW做归一化,对小batchsize效果不好; layerNorm在通道方向上,对CHW归一化,主要对RNN作用明显; instanceNorm在图像像素上,对HW做归一化,用在风格化迁移; GroupNorm将channel分组,然后再做归一化; SwitchableNorm是将BN、LN、IN结合,赋予权重,让网络自己去学习归一化层应该使用什么方法。
深度学习中,归一化是常用的稳定训练的手段,CV 中常用 Batch Norm; Transformer 类模型中常用 layer norm,而 RMSNorm 是近期很流行的 LaMMa 模型使用的标准化方法,它是 Layer Norm 的一个变体 值得注意的是,这里所谓的归一化严格讲应该称为标准化Standardization,它描述一种把样本调整到均值为 0,方差为 1 的缩放...
在深度学习领域，批标准化（Batch Normalization, BN）和层标准化（Layer Normalization, LN）是两种常见的层归一化技术，它们旨在提高网络训练的稳定性和加速收敛速度。本文将通过比较两种方法，阐述它们的用法及其在不同场景下的优劣。基础概念 批标准化（BN）**：BN通过标准化每一批次输入数据的均值和...
本文深入探讨了深度学习领域中Batch Normalization（BN）、Layer Normalization（LN）、Instance Normalization（IN）以及Group Normalization（GN）的概念及其作用。尽管BN已成为神经网络结构中不可或缺的一部分，但其在解决内部变量分布迁移（Internal Covariate Shift, ICS）问题上的作用仍然存在一定的误解。ICS指...