在实际应用中,BN归一化可以作为模型的一部分,嵌入到网络结构中。通常,BN归一化层会被插入到全连接层或卷积层之后,但在激活函数之前。这样做的目的是为了保持激活函数的非线性特性。此外,为了防止过拟合,通常还会在BN归一化层之后添加一个Dropout层。 值得注意的是,BN归一化的效果受到数据分布的影响。对于小样本数据...
bn归一化的全称是Batch Normalization,它的基本思想是对每个mini-batch的输入数据进行归一化处理。归一化的目的是将输入数据的分布调整到均值为0,方差为1的标准正态分布。这样,神经网络的每一层输入数据的分布都是稳定的,有利于提高模型的训练速度和性能。 具体来说,对于每个mini-batch的输入数据X,bn归一化的计算公式...
折叠Batch Normalization,也叫作折叠BN。我们知道一般BN是跟在卷积层后面,一般还会接上激活函数,也就是conv+BN+relu这种基本组件,但在部署的时候前向推理框架一般都会自动的将BN和它前面的卷积层折叠在一起,实现高效的前向推理网络。 我们知道卷积层的计算可以表示为: 然后BN层的计算可以表示为: 我们把二者组合一...
接着,BN 使用这些统计数据对每个通道的激活值进行归一化,使其均值为 0,方差为 1。归一化过程如下: 其中,x^ij是归一化后的激活值,ε 是一个很小的常数,用于防止除以零。 缩放和偏移: 归一化后,BN 引入了两个可学习的参数 γ(缩放)和β(偏移),每个通道都有一对对应的参数。这允许网络恢复其表达能力,并学...
前面我们说过IN的计算与批大小为1时BN的计算相同，但是是针对对每个输入特性分别应用BN。注意，IN还可以看作是将LN单独应用于每个通道，就像通道的数量为1的LN一样。组归一化(GN)是IN和LN的中间点。组织渠道分成不同的组,计算𝜇ᵢ和𝜎ᵢ沿着(H, W)轴和一组通道。批次ᵢ然后组系数,在相同的输入特性和...
BN层(Batch Normalization)是在卷积神经网络中引入的一种标准化方法,它通过对每个小批量数据进行标准化处理来缓解神经网络中的内部协变量偏移问题。归一化处理则是对数据进行简单的线性变换,将数据限制在一定的范围内,以便更好地训练模型。 BN层的工作原理是在每个小批量数据中计算均值和方差,并将其标准化到均值为0...
层归一化(Layer Normalization, LN) 实例归一化(Instance Normalization,IN) 组归一化(Group Normalization, GN) 批量归一化(BN) 原理: BN处理一个小批量(batch)中所有样本的同一特征。它计算小批量中每个特征的均值和方差,并使用这些统计信息来归一化特征。
归一化就是方法的一种。归一化将网络中层与层之间传递的数据限制在一定范围内,从而避免了梯度消失和爆炸的发生。下面介绍一种最基本的归一化:批量归一化(BN, Batch Normalization)。另外还有层归一化(LN, Layer Normalization)和权重归一化(WN, Weight Normalization),和BN大同小异。
归一化方法比较 蓝色的区域对应的集Sᵢ计算ᵢ和ᵢ,然后用来正常化任何系数在蓝色区域。 从这个图中我们可以看到,GN如何在IN和LN之间插入。GN优于IN,因为GN可以利用跨渠道的依赖关系。它也比LN好,因为它允许对每一组通道学习不同的分布。 当批大小较小时,GN始终优于BN。但是,当批处理大小非常大时,GN的伸缩...
中心化（zero-centered 或者 mean-subtraction）是将数据集的均值调整为0，使得数据集的平均值为0。缩放（scale）则涉及将数据集除以一个固定值，以限制数据的范围。批归一化（BN）是将数据标准化为均值为0，方差为1的过程，并使用mini-batch计算这些统计量，通过额外的公式对新生成的分布进行适当缩放和...