1.对小批量(mini-batch)的2d或3d输入进行批标准化(Batch Normalization)操作 2.num_features: 来自期望输入的特征数,该期望输入的大小为'batch_size x num_features [x width]'意思即输入大小的形状可以是'batch_size x num_features'和'batch_size x num_features x width'都可以。 (输入输出相同) 输入Sha...
torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) ``` 其中,各个参数的含义如下: - `num_features`:输入特征的数量,即输入张量的维度。 - `eps`:一个小的值,用于避免分母为0的情况。 - `momentum`:用于计算移动平均的动量,通常设置为0.1。 - `af...
- num_features:输入特征的数目。对于一维数据,num_features即为输入的维度。 - eps:为了数值稳定性,加在分母上的一个小的数,一般设置为1e-5。 - momentum:动态均值和方差的动量值。常用默认值为0.1。 - affine:一个布尔值,表示是否进行仿射变换。默认为True,即进行仿射变换。 - track_running_stats:一个布尔...
1.对小批量(mini-batch)的2d或3d输入进行批标准化(Batch Normalization)操作2.num_features: 来自期望输入的特征数,该期望输入的大小为'batch_size x num_features [x width]'意思即输入大小的形状可以是'batch_size x num_features'和'batch_size x num_features x width'都可以。 (输入输出相同) 输入Shape...
BatchNorm1d与BatchNorm2d没有本质区别,BatchNorm1d处理2D和3D数据,BatchNorm2d处理4D数据。 参数:BatchNorm1/2d(num_features,eps,momentum,affine,track_running_stats) num_features:指定输入张量的特征维度大小。例如,如果输入张量的形状是(batch_size, num_features),则num_features应该是输入张量的第二个维度的...
BatchNorm1d(num_features, eps=1e-5, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)一般用于输入数据是,由2d数据组成的3d数据。 BatchNorm2d(num_features, eps=1e-5, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)一般用于输入数据是,由3d数据组成的4d数据。(这一个是最常用的,例如一个...
输入数据Input形状为: (N,C) or(N,C,L), whereNis the batch size,Cis the number of features or channels, andLis the sequence length,是对输入数据形状的描述,N就为批量数,无论三维,还是二维,C就是num_features数值,只是在输入数据为二维的时候,它是最后一维的量,三维的时候,它就是通道值。
BatchNorm1d的输入是一个大小为(batch_size, num_features)的二维张量,其中batch_size表示每个批次中的样本数量,num_features表示每个样本的特征数量。BatchNorm1d通过计算每个特征的均值和方差,并将输入数据进行标准化,使得每个特征的均值为0,方差为1。标准化后的数据可以更好地适应网络的训练过程,...
参数num_features(int) – 表述为number of features or channelsC 输入数据Input形状为: (N,C) or(N,C,L), whereNis the batch size,Cis the number of features or channels, andLis the sequence length,是对输入数据形状的描述,N就为批量数,无论三维,还是二维,C就是num_features数值,只是在输入数据为...
nn.batchnorm1d(num_features) 这个参数num_features会根据输入数据的维度变化而发生变化 当输入数据维度为(N,C,L)时 num_feature=C 当维度为(N,L)时 num_feature = L 发布于 2021-01-09 23:22 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 ...