其中,(\gamma)和(\beta)是可学习的参数。 2.2 Layer Normalization的实现 在PyTorch中,Layer Normalization可以通过torch.nn.LayerNorm实现。 importtorchimporttorch.nnasnn# 创建LayerNorm层layer_norm= nn.LayerNorm(normalized_shape=64)# 输入数据x= torch.randn(16,64)# 应用LayerNormoutput= layer_norm(x)...
batchNorm和 layerNorm的区别 Layer Normalization(层归一化)和 Batch Normalization(批量归一化)都是深度学习中常用的归一化技术,用于加速训练过程和改善模型性能。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,...
二、LayerNorm 2.1 基本思想与实现 2.2 简易版code 三、BatchNorm和LayerNorm的异同 一、BatchNorm Batch Normalization(BN)是一种在深度神经网络中常用的技术,目标是对于每一层的输入做规范化处理,使得每一层的分布尽可能的相同,从而加速训练过程和提高模型的泛化能力。 1.1 基本思想与实现 BN 的基本思想是对于每...
LayerNorm 与 Batch Normalization 类似,都旨在减少内部协变量偏移,但它们在归一化的具体实现上有所不同。 LayerNorm 的主要思想是对神经网络的每一层(而不是每一个小批量)进行归一化处理。具体来说,LayerNorm 会计算单个样本在其所在层的所有激活值的均值和方差,并使用这些统计量来归一化该样本的激活值。这种方法...
在这些规范化技术的实际应用中,必须考虑任务的具体要求和约束。BatchNorm在大规模批处理可行且需要稳定性时更可取。LayerNorm在rnn和具有动态或小批量大小的任务的背景下可以发挥作用。GroupNorm提供了一个中间选项,在不同的批处理大小上提供一致的...
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...
与Batch Normalization不同,Layer Normalization是在单个样本上进行归一化处理。其计算公式如下: 2.1 标准化 给定一个输入为x的样本数据,我们对其进行标准化处理。假设该样本的特征维度为d,我们可以计算其均值和方差: \[\mu = \frac{1}{d} \sum_{i=1}^{d} x_{i}\] \[\sigma^2 = \frac{1}{d} \...
•BatchNorm主要在训练阶段对每个mini-batch进行归一化,而LayerNorm主要在训练阶段对每个样本进行归一化。 •gamma和beta是BatchNorm和LayerNorm中的可学习参数,用于缩放和平移。在BatchNorm中,这些参数是在每个特征维度上学习的,而在LayerNorm中,是在每个样本上学习的。 •epsilon参数用于防止归一化时的除法错误。
关于BatchNorm和LayerNorm的实现细节：BatchNorm： 核心步骤：针对特征的特定维度，计算每个维度在所有样本和batch中的均值和方差。 数据处理：对二维数据进行展平，得到一个一维tensor，然后扩展为的形状以便利用广播机制进行归一化。 挑战：不同样本的seq_len差异可能导致无效元素对均值和方差的计算产生干扰。
在实际操作中，BatchNorm通过torch.nn.BatchNorm1d接口实现，而LayerNorm通过torch.nn.LayerNorm接口实现。BatchNorm在二维输入下执行后，每列数据均值为0，方差为1；LayerNorm执行后，每行数据均值为0，方差为1。对于图像输入，通常形状为(N,C,H,W)，这可以通过将最后两个维度(H,W)合并为一个维度，...