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...
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…
然后,我们近似地在上面画出标准分布,对于BatchNorm,我认为N是自变量,L(H,W)是因变量,因为我们关注不同图片的特征之间的相对关系;对应LayerNorm,我认为L(H,W)是自变量,C是因变量,因为我们关注的是不同单词的语义的相对关系 (注意!上面对于自变量和应变量的选择,是出于个人的思考,不代表具体的代码实现一定如此!)...
13.Batch Norm和 Layer Norm 有什么区别 Batch Norm 对一批样本中的每个特征进行归一化,而 Layer Norm 对每个样本中的所有特征进行归一化。 - 对于计算机视觉领域,特征依赖于不同样本之间的统计参数,而Batch Norm更为有效,因为它消除了不同特征之间的大小关系,同时保留了不同样本之间的大小关系。 - 在NLP领域,...
一、batch normalization 二、layer normalization 三、应用场景 3.1 两者的区别 3.2 BN和LN的关系 3.3 小结 Reference 零、基础知识铺垫 “独立同分布”的数据能让人很快地发觉数据之间的关系,因为不会...
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。
Layer Normalization是将每个batch sample中的三个feature X1 X2 X3进行normalization,每个batch sample中的三个feature根据得到的平均值和方差进行normalization。由于Layer Normalization是每个sample独立进行的,所以统计参数(平均值和方差)对于每个sample来说是互相独立的。
layernorm和..LayerNorm和BatchNorm都是用来做归一化的,但是二者在计算方式、应用场景以及存在的问题上有一些不同。1. 计算方式:LayerNorm是在channel方向做归一化,计算CHW的均值,主
简单来说,B是bs,C是通道数,H和W是高和宽。那么对应到NLP中,一个最容易出错的点是把C对应成句子长度,其实这里C应该对应到的单个词的dimen;其实很好理解,同一个元素多个C通道代表的是同一个位置上的不同表示,那么对应到NLP中应该一个单词的表达向量;所以BN在NLP中的应用应该是对于一个batch中所有样本单词的...