[batch_size,channel_size,feature_map_height,feature_map_width] 简化一下就是[B, C, H, W],其中batch_size是批大小,channel_size是通道数,feature_map_height/width就是特征图的长和宽。 对于NLP来说(这里就指BERT的输入),通常是这样: [batch_size,max_sequence_length,word_embedding_dimension] 简化一...
GN的主要思想:在 channel 方向 group,然后每个 group 内做 Norm,计算的均值和方差,这样就与batch size无关,不受其约束。 具体方法:GN 计算均值和标准差时,把每一个样本 feature map 的 channel 分成 G 组,每组将有 C/G 个 channel,然后将这些 channel 中的元素求均值和标准差。各组 channel 用其对应的归...
这里N表示batch_size,C是数据的channel(通道),L是特征维度(数据长度)。 eps:对输入数据进行归一化时加在分母上,防止除零。 momentum :计算整个样本全局均值running_mean和方差running_var时是采用动量的模式进行,这个设定的是这个动量的大小,后文会提到。 affine:一个布尔值,当设置为True时,此模块具有可学习的仿射...
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 ,也就是拉长成一维,这样总体就可以用三维...
上图中,batch size一共是4, 对于每一个batch的feature map的size是3×2×2 对于所有batch中的同一个channel的元素进行求均值与方差,比如上图,对于所有的batch,都拿出来最后一个channel,一共有4×4=16个元素, 然后求区这16个元素的均值与方差(上图只求了mean,没有求方差。。。), ...
它是对输入的最后一维(即除了batchsize维和channel维)算均值和方差的。它与BatchNorm2D的不同之处在于,它的输入和输出维度可以是更低: 输入维度:(N,C,L) 输出维度:(N,C,L) InstanceNorm3D 它是将输入的后三维(即除了batchsize维和channel维)合并在一起算均值和方差的。它与BatchNorm2D的不同之处在于,它...
训练过程中共会产生(图片总数/batchsize)组γβ。 在反向传播时,利用γ 和β求梯度从而改变训练权重 预测阶段 在预测阶段,很可能不是按batch预测的, 通常只有一个样本,那么BN层中的均值和方差都是固定的,那就需要用到训练时的均值和方差通过移动平均而得到。
在卷积层中,数据在某个卷积层中的维度是[batch, w, h, c],其中batch表示batch_size,w是feature map的宽,h是feature map的高,c表示channels。在沿着batch的方向,每个channel的feature map就相当于一个神经元,经过BN后会得到c组( )。此时的BN算法可表示如下: ...
BatchFormer 一致地改善了 MoCo-V2 和 V3。 3.5 组合零样本学习 3.6 领域泛化 3.7 图像分类 3.8 消除实验 Batch Size 我们基于长尾识别数据集(ImageNet-LT)进行了消除实验。实验中,我们发现batch size 对于模型性能的影响较小。 3.9 梯度分析 我们按照实例的频数降序提取出...
batchsize*width*height 个z=wx+b计算均值和方差，也就是题主所说的除了channel外所有维度计算均值和...