摘要：本文对比了Batch Normalization（BN）和Instance Normalization（IN）两种在深度学习中常用的标准化方法...
Batch Normalization就是对一个Batch中的数据进行标准化，就是每一个值减去batch的均值，除以batch的标准...
首先,简短介绍一下Batch Normalization,通常Batch Normalization更为大家所知,所以在此简要介绍BN来引入Instance Normalization。 引入BN层主要是为了解决"Internal Covariate Shift"问题,关于这个问题李宏毅老师有个视频讲解比较形象[4],可以参考。Batch Normalization主要是作用在batch上,对NHW做归一化,对小batchsize效果不好...
Meta Batch-Instance Normalization for Generalizable Person Re-Identification (MetaBIN), [CVPR 2021] <Illustration of unsuccessful generalization scenarios and our framework> (a)Under-style-normalizationhappens when the trained BN model fails to distinguish identities on unseen domains. ...
IN适用于生成模型中,比如图片风格迁移。因为图片生成的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,在风格迁移中使用Instance Normalization不仅可以加速模型收敛,并且可以保持每个图像实例之间的独立。 四.算法的过程 4.1 BN 沿着通道计算每个batch的均值u ...
2. Layer Normalization (1)论文出处:链接 (2)使用场景 LN大部分用于NLP任务,可以作为该类任务的默认选项 当任务本身不需要太多词级语义信息,可以考虑使用BN LN可以用于小Batchsize下的CV任务(风格迁移、图像生成),可以提升效果 (3)Pytorch 使用方法 ...
1、Weight Normalization与Batch Normalization对比 Weight Normalization和Batch Normalization都属于参数重写(Reparameterization)的方法,只是采用的方式不同,Weight Normalization是对网络权值W进行normalization(L2 norm),因此也称为Weight Normalization;Batch Normalization是对网络某一层输入数据进行normalization。
可切换归一化（Switchable Normalization）通过动态调整BN、LN、IN的权重进行归一化，实现自适应归一化。层归一化（Layer Normalization）、实例归一化（Instance Normalization）和可切换归一化（Switchable Normalization）的梯度推导基于归一化和仿射变换的公式，通过链式法则计算梯度，优化归一化参数。具体推导过程...
Extending this idea to general visual recognition problems, we present Batch-Instance Normalization (BIN) to explicitly normalize unnecessary styles from images. Considering certain style features play an essential role in discriminative tasks, BIN learns to selectively normalize only disturbing styles while...
基本上Instance Normalization跟Batch Normalization他们表现差不多,在某些情况下InstanceNorm比较好,有些情况下BatchNorm比较好,在GaoGAN这篇论文里面也测试过把BatchNorm换成InstanceNorm,一样可以把在Instance Normalization有γ跟β,我们可以做spatial normalization。在GaoGAN的测试数据集上面里BatchNorm比较好,那InstanceNorm...