BatchNorm 过程 LayerNorm 协变量漂移 协变量漂移 梯度消失Normalization作用: 1.缓解内部协变量偏移。 在深度神经网络中,随着网络层数的加深,每一层的参数更新都可能导致后续层的输入分布发生变化,这种现象被称为内部协变量偏移(Internal Covariate Shift, ICS)。ICS会导致网络训练困难,因为每一层都需要不断适应新的输...
1.2 Batch Normalization的实现 在PyTorch中,Batch Normalization可以通过torch.nn.BatchNorm2d实现。 importtorchimporttorch.nnasnn# 创建BatchNorm层batch_norm= nn.BatchNorm2d(num_features=64)# 输入数据x= torch.randn(16,64,32,32) # (batch_size, num_features, height, width)# 应用BatchNormoutput= ba...
BatchNorm 依赖于一个“批”的统计量,而 LayerNorm 每个 token 都可以单独归一化,更灵活稳定。 一句话总结:LayerNorm 让每个 token 的激活在每一层都保持在合理范围,训练更稳定,尤其适合长序列。 为什么 LLaMA 要用 RMSNorm? 1.速度更快,显存占用更低 ...
一、BatchNorm 1.1 基本思想与实现 1.2 简单版code 1.3 优点 二、LayerNorm 2.1 基本思想与实现 2.2 简易版code 三、BatchNorm和LayerNorm的异同 一、BatchNorm Batch Normalization(BN)是一种在深度神经网络中常用的技术,目标是对于每一层的输入做规范化处理,使得每一层的分布尽可能的相同,从而加速训练过程和提高...
batchnorm和layernorm的区别 在深度学习模型中，归一化技术对训练效果影响显著。BatchNorm和LayerNorm作为两种主流方法，核心差异体现在数据维度处理方式和适用场景上。从结构设计看，BatchNorm沿着特征通道维度计算统计量。假设输入张量形状为[批量大小,通道数,高,宽]，计算均值和方差时，会保留通道维度，在批量大小、高度...
LayerNorm的优势在于特征维度的独立性。在Transformer等结构中,它能稳定处理不同长度的输入序列,缓解RNN类模型的长程依赖问题。缺点是计算量随特征维度增长而增加,且对特征缩放敏感——当特征维度从512扩增至1024时,原有缩放参数可能失效。 典型应用场景 BatchNorm在ResNet、VGG等卷积网络中使用效果显著。具体实现时需要...
深度学习中,归一化是常用的稳定训练的手段,CV 中常用 Batch Norm; Transformer 类模型中常用 layer norm,而 RMSNorm 是近期很流行的 LaMMa 模型使用的标准化方法,它是 Layer Norm 的一个变体 值得注意的是,这里所谓的归一化严格讲应该称为标准化Standardization,它描述一种把样本调整到均值为 0,方差为 1 的缩放...
层归一化(LayerNorm)涉及对固定批次索引a计算特征索引上的均值和方差,然后进行类似的归一化和移位-缩放操作。 PyTorch有一个内置的BatchNorm1d类,它对2d或3d输入执行批量归一化:PyTorch中的BatchNorm1d类。 nn.BatchNorm1d(num_features, eps...
PyTorch中的BatchNorm和LayerNorm层的对比如下：操作本质：BatchNorm：对每一列进行归一化。在二维输入下，BatchNorm将对特征向量的每一列进行归一化，使得每列数据的均值为0，方差为1。LayerNorm：对每一行进行归一化。在二维输入下，LayerNorm将对特征向量的每一行进行归一化，使得每行数据的均值为0，...
在这些规范化技术的实际应用中,必须考虑任务的具体要求和约束。BatchNorm在大规模批处理可行且需要稳定性时更可取。LayerNorm在rnn和具有动态或小批量大小的任务的背景下可以发挥作用。GroupNorm提供了一个中间选项,在不同的批处理大小上提供一致的...