随着深度学习的不断发展,衍生出了各种各样的归一化(Normalization)方法,此篇博文对其基本概念进行梳理和总结,主要包括批量归一化(Batch Normalization,BN)[1],层归一化(Layer Normalization,LN)[2],实例归一化(Instance Normalization,IN)[3],组归一化(Group Normalization,GN)[4]。 注:笔者水平有限,文中可能存在不...
Pytorch中的归一化方式主要分为以下几种: BatchNorm(2015年)LayerNorm(2016年)InstanceNorm(2017年)GroupNorm(2018年)BatchNorm2D[1]公式: y=\frac{x-\mathbf E[x]}{\sqrt{\mathbf {Var}[x]+\epsilon}}*…
对于RNN或者MLP,如果在同一个隐层类似CNN这样缩小范围,那么就只剩下单独一个神经元,输出也是单值而非CNN的二维平面,这意味着没有形成集合S,所以RNN和MLP是无法进行Instance Normalization操作的,这个很好理解。 图4. CNN中的Instance Normalization 我们回想下的CNN中的Batch Normalization,可以设想一下:如果把BN中的Ba...
Batch Normalization和Weight Normalization都是属于参数重写(Reparameterization)的方法,Layer Normalization不是。 1、Weight Normalization与Batch Normalization对比 Weight Normalization和Batch Normalization都属于参数重写(Reparameterization)的方法,只是采用的方式不同,Weight Normalization是对网络权值W进行normalization(L2 norm),...
1. Normalization 动机 原理 优点 缺点 2. Batch Normalization 动机 原理 优点 缺点 3. Layer Normalization 动机 原理 优点 4. Instance Normalization 动机 原理 优缺点 5. Group Normalization 动机 原理 6. Weight Normalization 动机 原理 优点 7. Cosine Normalization ...
Batch Normalization、Layer Normalization、Group Normalization、Instance Normalization原理、适用场景和使用经验 一、 简单介绍各种Normalization 先放一张来自Group Normalization原论文中的图,个人认为这个图很形象,以此图直观感受一下各种归一化的区别: ...
神经网络中有各种归一化算法:Batch Normalization (BN)、Layer Normalization (LN)、Instance Normalization (IN)、Group Normalization (GN)。 在这里插入图片描述 从公式看它们都差不多:无非是减去均值,除以标准差,再施以线性映射。 这些归一化算法的主要区别在于操作的 feature map 维度不同。如何区分并记住它们,一...
神经网络中的数据归一化是优化深度学习模型的关键步骤，它通过调整输入数据分布，解决梯度问题，提升模型性能。主要有三种常见的归一化技术：Batch Normalization、Layer Normalization 和 Instance Normalization。归一化的步骤通常包括对数据进行零均值和单位方差的调整，引入可学习的缩放参数（scale）和平移参数（...
本文深入探讨了深度学习领域中Batch Normalization（BN）、Layer Normalization（LN）、Instance Normalization（IN）以及Group Normalization（GN）的概念及其作用。尽管BN已成为神经网络结构中不可或缺的一部分，但其在解决内部变量分布迁移（Internal Covariate Shift, ICS）问题上的作用仍然存在一定的误解。ICS指...
在深度学习领域，归一化层是优化神经网络训练过程的关键技术之一，Batch Normalization（BatchNorm）、Layer Normalization（LayerNorm）、Instance Normalization（InstanceNorm）、以及Group Normalization（GroupNorm）等方法，都是为了缓解梯度消失（Vanishing Gradient）和梯度爆炸（Exploding Gradient）问题，以及内部...