雷锋网AI科技评论按：近日，FAIR 研究工程师吴育昕和研究科学家何恺明联名著作的一篇论文 Group Normalization 提到了一种新的训练神经网络的方法。该方法称为群组归一化（Group Normalization），试图以群组方式实现快速训练神经网络，这种方法对于硬件的需求大大降低，并在实验中超过了传统的批量归一化方法。批量归一化和群...
论文:Group Normalization 主要思想 Batch Normalization(BN)是深度学习发展中的一个里程碑式技术,它使各种网络都可以进行训练。然而,沿batch维度进行归一化会带来问题:由于批次统计信息估算不准确,当batch size变小时,BN的误差会迅速增加。这限制了BN用于训练更大的模型以及将特征转移到计算机视觉任务(包括检测,分割和视...
论文:Group Normalization 主要思想 Batch Normalization(BN)是深度学习发展中的一个里程碑式技术,它使各种网络都可以进行训练。然而,沿batch维度进行归一化会带来问题:由于批次统计信息估算不准确,当batch size变小时,BN的误差会迅速增加。这限制了BN用于训练更大的模型以及将特征转移到计算机视觉任务(包括检测,分割和视...
雷锋网AI科技评论按:近日,FAIR 研究工程师吴育昕和研究科学家何恺明联名著作的一篇论文 Group Normalization 提到了一种新的训练神经网络的方法。该方法称为群组归一化(Group Normalization),试图以群组方式实现快速训练神经网络,这种方法对于硬件的需求大大降低,并在实验中超过了传统的批量归一化方法。 批量归一化和群组归...
Group Normalization(GN)源自2018年收录于cs.CV的论文《Group Normalization》,作者是Yuxinwu和Kaiminghe。 Batch Normalization(BN)是非常重要的归一化算法,但使用它时存在限制:在batch_size变小时,效果明显变差,下图为ResNet50模型效果: 这影响了在目标识别、实例分类、视频等由于内存限制,需要设置较小batch_size的算...
论文中TensorFlow实现:(注意整除向下取整,代表多余的部分合并到前一个group) PyTorch API: 四、GN的idea来源及有效原因 传统的提取特征的方法如SIFT、HOG和GIST都采用按group表示特征,这些特征由直方图(histogram)或方向(orientation)进行组归一化(group-wise normalization)而得到。更高维的特征如VLAD和Fisher Vectors(FV...
AI科技评论按:近日,FAIR 研究工程师吴育昕和研究科学家何恺明联名著作的一篇论文 Group Normalization 提到了一种新的训练神经网络的方法。该方法称为群组归一化(Group Normalization),试图以群组方式实现快速训练神经网络,这种方法对于硬件的需求大大降低,并在实验中超过了传统的批量归一化方法。
经典论文系列 | Group Normalization & BN的缺陷 前言: 本文是何凯明在18年发表的论文,论文提出了BN中存在的问题,即模型性能受到Batch Size的影响,当batch size比较小时,模型性能退化严重,且BN的存在使得在受到内存限制的应用很难使用预训练。 本文基于这些问题提出了Group Normalization,GN很好地避免了这些问题,模型...
雷锋网AI科技评论按:近日,FAIR 研究工程师吴育昕和研究科学家何恺明联名著作的一篇论文 Group Normalization 提到了一种新的训练神经网络的方法。该方法称为群组归一化(Group Normalization),试图以群组方式实现快速训练神经网络,这种方法对于硬件的需求大大降低,并在实验中超过了传统的批量归一化方法。
Group Normalization 一. 论文简介 主要做的贡献如下(可能之前有人已提出): 类似BN的一种归一化,使用group进行归一化 二. 模块详解 2.1 BN的做法 设XX为输入的batchbatch数据,μB、σBμB、σB为当前batchbatch的均值和方差,running_u、runnnig_σrunning_u、runnnig_σ为滑动平均(全局)的均值和方差(初始化...