batchnorm和layernorm的区别 在深度学习模型中，归一化技术对训练效果影响显著。BatchNorm和LayerNorm作为两种主流方法，核心差异体现在数据维度处理方式和适用场景上。从结构设计看，BatchNorm沿着特征通道维度计算统计量。假设输入张量形状为[批量大小,通道数,高,宽]，计算均值和方差时，会保留通道维度，
简单来说,BatchNorm关注的是批次内的特征维度归一化,而LayerNorm关注的是单个样本内所有特征的归一化。这里有个形象的比喻:BatchNorm就像是给每个班级(批次)的学生(特征)按照学科(通道)进行成绩排名并调整,让每个学生的成绩都在一个相对合理的范围内;而LayerNorm则像是给每个学生(样本)的所有科目(特征)成绩进行排名...
BatchNorm通常用于卷积神经网络(CNNs),因为它在处理图像数据时能够有效地稳定训练过程。 LayerNorm更适合于循环神经网络(RNNs)和Transformer等序列模型,因为它对每个样本独立进行归一化,不依赖于批次大小,适合处理变长序列数据。 对批量大小的依赖性不同: BatchNorm依赖于较大的批量大小来稳定均值和方差的估计,在小批量...
它们的主要区别在于归一化的方式和应用的场景。 Batch Normalization(批量归一化): 归一化方式:Batch Normalization 对每个特征在小批量数据上进行归一化,即对每个特征在小批量的每个样本上计算均值和方差,然后对每个样本的该特征进行归一化。 移动平均:Batch Normalization 通常会使用移动平均来更新均值和方差,以使归一化...
3. BatchNorm 不适合序列建模 Transformer 是针对序列数据的,可能是变长句子,batch size 也可能动态变化。 BatchNorm 依赖于一个“批”的统计量,而 LayerNorm 每个 token 都可以单独归一化,更灵活稳定。 一句话总结: LayerNorm 让每个 token 的激活在每一层都保持在合理范围,训练更稳定,尤其适合长序列。为什么 ...
batchnorm 是在 batch 纬度进行归一化,考虑到了不同样本。 layernorm 是在 feature 上进行归一化,就是样本内部的归一化。 BN 保留了不同样本之间的大小关系,抹平了不同特征之间(样本内部)的大小关系。 LN 保…
一、batch normalization 二、layer normalization 三、应用场景 3.1 两者的区别 3.2 BN和LN的关系 3.3 小结 Reference 零、基础知识铺垫 “独立同分布”的数据能让人很快地发觉数据之间的关系,因为不会...
参数 和 变量的区别 : **最大的区别: 参数必须按照 需求 来定义 ,而变量是我们开发需求的过程中根据自己的需要来定义的。 ** 1、命名方式规范不同 ,参数以 P_参数名 命名,变量以 V_变量名 命名; 2、长度不同,参数不允许加长度(语法不允许加长度) ,变量通常要加长度(开发规范要求); ...
1)两者做 Norm 的维度不一样,BN 是在 Batch 维,而 LN 一般是在最后一维。 2)BN 需要在训练过程中,滑动平均累积每个神经元的均值和方差,并保存在模型文件中用于推理过程,而 LN 不需要。 3)因为 Norm 维度的差异,使得它们适用的领域也有差异,BN 更多用于 CV 领域,LN 更多用于 NLP 领域。