总的来说,Layer Normalization 是一种灵活且有效的归一化方法,它通过在通道维度上独立地归一化激活值,提供了一种与批量大小无关的解决方案,特别适用于批量大小受限的情况。 IN Instance Normalization (IN) 是一种归一化技术,它在深度学习中的生成模型(如生成对抗网络,GANs)中特别有用。IN 的核心思想是对每个样本...
总结来说,这些归一化方法的主要区别在于它们的归一化方式和计算方式。BN 依赖于批量大小,LN 和 IN 适用于变长序列或生成任务,GN 则是一种在小批量任务中常用的折衷方案。 参考资料: 常见面试问题2:归一化-BN、LN、IN、GN_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV1iS4y137mN/?spm_id_from=333.337.se...
2️⃣ IN(Instance Normalization):IN在单个样本上进行归一化,固定channel和batch维度,只对HW进行平均。它常用于风格迁移和图像生成任务。3️⃣ LN(Layer Normalization):LN在layer维度上进行归一化,固定batch维度,对HW和channel进行平均。这种归一化方法适用于RNN等模型。4️⃣ GN(Group Normalization):GN在...
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?ᵢ和?ᵢ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同一...
my_ln = (x - mu) / std return my_ln LN的优点: 和batchsize大小和输入序列长度无关。可应用到NLP任务以及小bs的训练任务。 IN(InstanceNorm) 如图一所示,IN是针对单个样本进行标准化,在H,W上进行归一化,也就是与batch和layer都无关,执行完有B,C个均值,B,C个方差。每个样本实例的通道有自己的均值和...
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同一组xᵢ渠道。组的数量G是一个预定义的超参数，通常需要它来划分c。为了简单起见，我们将通道按顺序分组。所以频道1，…，C / G属于第一组，频道C / G + ...
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同一组xᵢ渠道。 组的数量G是一个预定义的超参数,通常需要它来划分c。为了简单起见,我们将通道按顺序分组。所以频道1,…,C / G属于第一组,频道C / G + 1...
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同一组xᵢ渠道。 组的数量G是一个预定义的超参数,通常需要它来划分c。为了简单起见,我们将通道按顺序分组。所以频道1,…,C / G属于第一组,频道C / G + 1...
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。
归一化方法总结 | 又名“BN和它的后浪们“ 前言: 归一化相关技术已经经过了几年的发展,目前针对不同的应用场合有相应的方法,在本文将这些方法做了一个总结,介绍了它们的思路,方法,应用场景。主要涉及到:LRN,BN,LN, IN, GN, FRN, WN, BRN, CBN, CmBN等。