GN 也是独立于 batch 的,它是 LN 和 IN 的折中。 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 ...
1.关于输入输出通道的理解,可以查看这儿2.关于batch_size的理解,可以查看这儿 import torch in_channel,out_channel=5,10 #输入通道RGB则为3,灰度则为1,输出通道数量有过滤器(卷积核)的数目决定 width,height=100,100 #图像大小 kernel_size=3 #卷积核的大小,3*3 batch_size=1 #一次训练所选取的样本数,小...
避免了batch norm受限于batch size大小的问题 每个样本单独进行标准化,将不同样本约束在同一分布内,增强模型泛化能力 4. Instance Normalization 动机 作者指出在图像风格迁移任务中,生成式模型计算得到的 Feature Map 的各个 Channel 的均值与方差将影响到所生成图像的风格。故作者提出了 IN,在 Channel 层面对输入数据...
则上图种每一个大方块展示的是一个Batch的特征图,其长宽高三个维度分别代表通道(Channel, C)、minibatch(BatchSize, N)、特征图(FeatureSize, (H,W))) (1)Batch Normalization(上图左1): BN在Batch的方向上进行归一化,对于每一个channel的特征执行相同的操作,也就是说,这种归一化是通道间独立的 由于归一...
num_features:如果你输出的tensor是(N,C,L)维度的,那么这里定义为C;如果你输入的tensor是(N,L)维度的,则此处设定为L。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。
mean= X.mean(dim=(0,2,3), keepdim=True) #1234维度分别是bitch_size,channel,w,h,这里就是按通道求均值,也就是消去其他维度的值,只不过这里保留了维度var= ((X - mean) **2).mean(dim=(0,2,3), keepdim=True) # 训练模式下,用当前的均值和方差做标准化 ...
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每个类别的在训练样本中对其他样本的梯度均值。我们发现稀有类别的对其他样本的梯度明显更大。这个实验说明,Batch...
首先我们定义随机样本,来测试动态BatchSize在不同情境下的适应情况。这里,我们采用预训练的Bert模型,并随机生成一个16分类的数据样本,样本长度从2 - 256不等,样本字符数量与BertTokenizer的相同,样本数量为10000。 In [ ] from paddle.io import Dataset import numpy as np class RandomDataset(Dataset): def __...
(batch, time_step, input_size) # h_state (n_layers, batch, hidden_size) # r_out (batch, time_step, hidden_size) r_out, h_state = self.rnn(x, h_state) outs = [] # save all predictions for time_step in range(r_out.size(1)): # calculate output for each time step outs....
上面的公式中m指的是mini-batch的size。 反向传播过程 注意公式4和公式3的关系 代码语言:javascript 复制 defbatchnorm_backward(dout,cache):""" Backward passforbatch normalization.-dout:Upstream derivatives,ofshape(N,D)-cache:Variableofintermediates from batchnorm_forward.-dx:Gradientwithrespect to input...