它们的主要区别在于归一化的方式和应用的场景。 Batch Normalization(批量归一化): 归一化方式:Batch Normalization 对每个特征在小批量数据上进行归一化,即对每个特征在小批量的每个样本上计算均值和方差,然后对每个样本的该特征进行归一化。 移动平均:Batch Normalization 通常会使用移动平均来更新均值和方差,以使归一化...
因此进行标准化时不应该破坏同一句子中不同词义向量的可比性,而LayerNorm是满足这一点的,BatchNorm则是不满足这一点的。且不同句子的词义特征也不应具有可比性,LayerNorm也是能够把不同句子间的可比性消除。 使用方法: 四.关于计算全局平均的区别 batch norm在测试的阶段,有可能一个一个样本进行预测,此时没有batch...
batchnorm 是在 batch 纬度进行归一化,考虑到了不同样本。 layernorm 是在 feature 上进行归一化,就是样本内部的归一化。 BN 保留了不同样本之间的大小关系,抹平了不同特征之间(样本内部)的大小关系。 LN 保…
- 回报的结果通常不如 Batch Norm 在卷积网络中的效果好。 ### 3. 区别总结 - **归一化对象**: - Batch Norm 对每个 mini-batch 的统计量进行归一化。 - Layer Norm 对每个样本的特征进行归一化。 - **使用场景**: - Batch Norm 通常用于卷积网络和全连接网络。 - Layer Norm 更适合用于 RNN 和Tra...
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...
BatchNorm是对整个 batch 样本内的每个特征做归一化,这消除了不同特征之间的大小关系,但是保留了不同样本间的大小关系。BatchNorm 适用于 CV 领域,这时输入尺寸为 (批量大小x通道x长x宽),图像的每个通道 LayerNorm是对每个样本的所有特征做归一化,这消除了不同样本间的大小关系,但是保留了一个样本内不同特征之间...
Layer Normalization和Batch Normalization在归一化过程中的一些区别: 1. 归一化对象:Layer Normalization对单个样本的特征进行归一化,而Batch Normalization对整个批次的样本进行归一化。 2. 维度:Layer Normalization在每个维度上进行归一化,而Batch Normalization在每个维度和每个样本上进行归一化。 3. 计算方式:Layer ...
平移参数和再平移参数的区别 平移参数,x 的均值取决于下层神经网络的复杂关联; 但再平移参数中,去除了与下层计算的密切耦合。新参数很容易通过梯度下降来学习,简化了神经网络的训练。 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。