BatchNorm:batch方向做归一化,算N * H * W的均值, 常用于CNN等视觉识别领域,如果当Batch的尺寸比较小或是在一些动态网络中时不适用。 LayerNorm:channel方向做归一化,算C * H * W的均值,LN不适用于CNN等视觉识别领域,但是可在BN无法使用的领域如RNN和Batch Size较小时进行使用。 InstanceNorm:一个channel一...
LayerNorm & BatchNorm BN(BatchNorm)和LN(LayerNorm)是两种最常用的Normalization的方法,它们都是将输入特征转换为均值为1,方差为0的数据,它们的形式是: 只不过,BN是对一个batch-size样本内的每个特征做归一化,LN是对每个样本的所有特征做归一化。以一个二维矩阵为例,它的行数代表batch_size,列数代表fea_nums...
2.2，Internal Covariate Shift 带来的问题 2.3，减少 Internal Covariate Shift 的一些尝试 三，批量归...
介于LN和IN之间,其首先将channel分为许多组(group),对每一组做归一化,及先将feature的维度由N, C, H, Wreshape为N, G,C//G , H, W,归一化的维度为C//G , H, W 如图一所示,GN是介于LN和IN之间,将C分为多个group,B,C,H,W转换为B*G,C/G,H,W然后对每个组进行归一化,也就是与batch和layer...
Layer Normalization (LN) 的一个优势是不需要批训练,在单条数据内部就能归一化。LN不依赖于batch size和输入sequence的长度,因此可以用于batch size为1和RNN中。LN用于RNN效果比较明显,但是在CNN上,效果不如BN。 三、 Instance Normalization, IN 论文...
Layer Normalization (LN) 的一个优势是不需要批训练,在单条数据内部就能归一化。LN不依赖于batch size和输入sequence的长度,因此可以用于batch size为1和RNN中。LN用于RNN效果比较明显,但是在CNN上,效果不如BN。 三、 Instance Normalization, IN 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1607.08022.pdf ...
Layer Normalization (LN) 的一个优势是不需要批训练,在单条数据内部就能归一化。LN不依赖于batch size和输入sequence的长度,因此可以用于batch size为1和RNN中。LN用于RNN效果比较明显,但是在CNN上,效果不如BN。 三、 Instance Normalization, IN 论文链接:arxiv.org/pdf/1607.0802 ...
Layer Normalization (LN) 的一个优势是不需要批训练,在单条数据内部就能归一化。LN不依赖于batch size和输入sequence的长度,因此可以用于batch size为1和RNN中。LN用于RNN效果比较明显,但是在CNN上,效果不如BN。 三、 Instance Normalization, IN 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1607.08022.pdf ...
Layer Normalization (LN) 的一个优势是不需要批训练,在单条数据内部就能归一化。LN不依赖于batch size和输入sequence的长度,因此可以用于batch size为1和RNN中。LN用于RNN效果比较明显,但是在CNN上,效果不如BN。 三、 Instance Normalization, IN 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1607.08022.pdf ...
Layer Normalization (LN) 的一个优势是不需要批训练,在单条数据内部就能归一化。LN不依赖于batch size和输入sequence的长度,因此可以用于batch size为1和RNN中。LN用于RNN效果比较明显,但是在CNN上,效果不如BN。 三、 Instance Normalization, IN 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1607.08022.pdf ...