把特征图 H和W(高宽)看成一个维度,C(通道数)看成一个维度,N(batch)看成一个维度。 Batch Norm:把每一个Batch中,每一个样本的相同层特征图进行归一化。 Layer Norm:每一个样本的整个特征图,单独做归一化。 Instance Norm:每一个样本的每一层特征图,单独做归一化。 Group Norm:每一个样本的每几层特征...
1. BatchNorm: 2. LayerNorm: 3. InstanceNorm: 4. GroupNorm: 5. LocalResponseNorm 一、BatchNorm 1.1 “Internal Covariate Shift”问题 1.2 BatchNorm的本质思想 1.3 训练阶段BatchNorm 1.4 BatchNorm的推理(Inference)过程 1.5 BatchNorm的好处 1.6 BatchNorm的缺陷 Introduction https://www.cnblogs.com/lxp...
LayerNorm 常在 NLP 中使用,并且在 NLP 中使用的时候更像是 InstanceNorm,相当于是对每个词向量自身(token)做 norm,和 BatchNorm 不同,LayerNorm训练阶段和测试阶段没有区别。LayerNorm 中各变量维度如下:当输入维度为 (N,D)(N,D) 时 均值(mean)和方差(variance):维度为 (N,)(N,),即每个样本的均值和...
LayerNorm:channel方向做归一化,算CHW的均值,主要对RNN作用明显; InstanceNorm:一个channel内做归一化,算H*W的均值,用在风格化迁移;因为在图像风格化中,生成结果主要依赖于某个图像实例,所以对整个batch归一化不适合图像风格化中,因而对HW做归一化。可以加速模型收敛,并且保持每个图像实例之间的独立。 GroupNorm:将c...
InstanceNorm:一个channel内做归一化,算H*W的均值,用在风格化迁移;因为在图像风格化中,生成结果主要依赖于某个图像实例,所以对整个batch归一化不适合图像风格化中,因而对HW做归一化。可以加速模型收敛,并且保持每个图像实例之间的独立。 GroupNorm:将channel方向分group,然后每个group内做归一化,算(C//G)HW的均值...
归一化层是现代神经网络设计的基石,通过了解BatchNorm、LayerNorm和GroupNorm的操作特征和实际含义,根据任务需求选择特定的技术,可以在深度学习中实现最佳性能。
归一化维度:LayerNorm 对每个样本的所有特征进行归一化,而 InstanceNorm 则是对每个样本的每个通道独立归一化。 参数:LayerNorm 的可学习参数转化为每个样本上的均值和方差,InstanceNorm 则会为每个通道学习两个参数(重缩放和偏移)。 应用场景:LayerNorm 更适合处理序列数据(如 NLP),因为它可以处理任意长度输入。而 ...
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...
1)两者做 Norm 的维度不一样,BN 是在 Batch 维,而 LN 一般是在最后一维。 2)BN 需要在训练过程中,滑动平均累积每个神经元的均值和方差,并保存在模型文件中用于推理过程,而 LN 不需要。 3)因为 Norm 维度的差异,使得它们适用的领域也有差异,BN 更多用于 CV 领域,LN 更多用于 NLP 领域。
Batch Norm BN在batch维度的归一化,也就是对于每个batch,该层相应的output位置归一化所使用的mean和variance都是一样的。 BN的学习参数包含rescale和shift两个参数。 1、BN在单独的层级之间使用比较方便,比如CNN。得像RNN这样层数不定,直接用BN不太方便,需要对每一层(每个time step)做BN,并保留每一层的mean和var...