Group Normalization(GN)是何恺明提出的一种归一化策略,它是介于Layer Normalization(LN)[2]和Instance Normalization(IN)[3]之间的一种折中方案,图1最右。它通过将通道数据分成几组计算归一化统计量,因此GN也是和批量大小无关的算法,因此可以用在batchsize比较小的环境中。作者在论文中指出GN要比LN和IN的效果要好。
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...
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。
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...
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...
Group Normalization(GN)是针对Batch Normalization(BN)在batch size较小时错误率较高而提出的改进算法,因为BN层的计算结果依赖当前batch的数据,当batch size较小时(比如2、4这样),该batch数据的均值和方差的代表性较差,因此对最后的结果影响也较大。如图Figure1所示,随着batch size越来越小,BN层所计算的统计信息的可...
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。
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。