Layer Normalizaiton:https://arxiv.org/pdf/1607.06450v1.pdf Instance Normalization:https://arxiv.org/pdf/1607.08022.pdf Group Normalization:https://arxiv.org/pdf/1803.08494.pdf 借鉴GN论文中的示意图 图一 BN(BatchNorm) BN(https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf)是2015年由Google提出,目前BN几乎成...
Batch Norm:把每一个Batch中,每一个样本的相同层特征图进行归一化。 Layer Norm:每一个样本的整个特征图,单独做归一化。 Instance Norm:每一个样本的每一层特征图,单独做归一化。 Group Norm:每一个样本的每几层特征图,一起做归一化。 3 torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, ...
GroupNorm “我把果汁分 8 袋,各自均匀!” 小batch、检测/分割 CNN LayerNorm “一杯一杯自己搅,不求人。” Transformer / NLP 1️⃣ SyncBatchNorm:跨卡举杯同庆 # PyTorch 一行替换 model = torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(model) 核心:8 卡 All‑Reduce μ、σ² → 噪声...
既然明确了问题,解决起来就简单了,归一化的时候避开batch这个维度是不是可行呢,于是就出现了layer normalization和instance normalization等工作,但是仍比不上本篇介绍的工作GN。 How GN work GN本质上仍是归一化,但是它灵活的避开了BN的问题,同时又不同于Layer Norm,Instance Norm ,四者的工作方式从下图可窥一斑:...
instance norm:在每个样本每个channel上进行norm,归一化的维度为[H,W] group norm:将channel方向分group,然后每个group内做归一化,算(C//G)*H*W的均值,GN的极端情况就是LN和I N 传统角度来讲,在深度学习没有火起来之前,提取特征通常是使用SIFT,HOG和GIST特征,这些特征有一个共性,都具有按group表示的特性,每...
layer norm:在每个样本所有的channel上进行norm,归一化的维度为[C,H,W] instance norm:在每个样本每个channel上进行norm,归一化的维度为[H,W] group norm:将channel方向分group,然后每个group内做归一化,算(C//G)*H*W的均值,GN的极端情况就是LN和I N ...
1.LayerNorm的独立性 首先,咱们得聊聊LN的一个超级棒的特性——独立性。LayerNorm对每个样本的所有特征进行归一化,这意味着它不依赖于批次的大小。这对于Transformer来说,就像是量身定做的一样。因为Transformer处理的是序列数据,这些数据的长度可以变化,而且每个词的位置信息非常重要。如果使用BN,它可能会因为批次大小...
常用的Normalization方法主要有:Batch Normalization(BN,2015年)、Layer Normalization(LN,2016年)、Instance Normalization(IN,2017年)、Group Normalization(GN,2018年)。它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的,以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm 的。
Layer Norm和Instance Norm可以当成是Group Norm的两种特殊情况,即G取C通道大小时,Group Norm就变成了Instance Norm,G取1时,就变成了Layer Norm。 从图中可以看出,除了Batch Norm,后面三个都与Batch Size无关,因此这三种归一化都不会受到Batch Size的影响。
pytorch中BatchNorm、LayerNorm、InstanceNorm、GroupNorm区别BN,LN,IN,GN从学术化上解释差异:BatchNorm:batch方向做归一化,算...group,然后每个group内做归一化,算(C//G)HW的均值;这样与batchsize无关,不受其约束。 SwitchableNorm是将BN、LN、IN结合,赋予权重,让网络自己去学习归一化层 ...