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网上看到很多关于BN,LN的文章,但是总觉得CV的BN,LN和NLP的BN,LN的计算方法不一致,因为CV中的feature map一般是四维的,而NLP时三维的。最后在一篇文章中找到NLP中BN,LN的计算方法,所以借此文章记录一下。 …
1) 在CV里一般只做 0-centered 不做 Normalization。因为对于image的像素点来说 取值都属于[ 0,255 ] 为什么要做0-center呢: 如下图,在做二分类时,斜率只要移动一点点,分类器就会失败,loss_function对参数向量或weight matrix非常敏感; 当我们0-center之后,loss_function会less sensitive to small changes in ...
CV第六讲—**函数与BN 技术标签: 李飞飞斯坦福计算机视觉课笔记一、知识梳理 二、**函数 1)关于simgoid函数中心非零的问题:中心非零:导致的结果是参数更新的梯度方向恒正或者恒负。 (1)首先,先说明网络计算的公式: (2)求解梯度: (3)分析梯度各部分——第一部分J/L,由下式可知此项可正可负(主要看差值)...
比如说,当一个batch中某个样本包含10个词,其它样本均只包含6个词,则前6次BN对所有样本进行,而后4次BN只对一个样本进行,前6次BN和后4次BN失去了可比性。 (3)LayerNormalization在CV(shape=[batch,height,width,channel])的实现 #layernormalization在图像的实现 ...