BatchNorm:batch方向做归一化,算N * H * W的均值, 常用于CNN等视觉识别领域,如果当Batch的尺寸比较小或是在一些动态网络中时不适用。 LayerNorm:channel方向做归一化,算C * H * W的均值,LN不适用于CNN等视觉识别领域,但是可在BN无法使用的领域如RNN和Batch Size较小时进行使用。 InstanceNorm:一个channel一...
IN(InstanceNorm) 如图一所示,IN是针对单个样本进行标准化,在H,W上进行归一化,也就是与batch和layer都无关,执行完有B,C个均值,B,C个方差。每个样本实例的通道有自己的均值和方差。 IN代码实现: 代码语言:txt 复制 def torch_in_offical(x): """ 调用官方API """ c = x.shape[1] instance_norm = n...
1. layer normalization 有助于得到一个球体空间中符合 0 均值 1方差高斯分布的 embedding,batch normalization不具备这个功能; 2.layer normalization可以对 transformer 学习过程中由于多词条 embedding 累加可能带来的“尺度”问题施加约束,相当于对表达每个词一词多义的空间施加了约束,有效降低模型方差。batch normalizati...
4.LayerNorm与Transformer的默契配合 最后,我们得聊聊LN和Transformer之间的默契配合。LayerNorm和Transformer就像是一对默契的搭档,它们一起在NLP的世界里大展拳脚。LN的独立性和灵活性与Transformer的自注意力机制相得益彰,使得模型能够更好地处理序列数据,捕捉到句子中每个词之间的关系。 总之,LayerNorm之所以成为Transfor...
主要就是了解一下pytorch中的使用layernorm这种归一化之后的数据变化,以及数据使用relu,prelu,leakyrelu之后的变化。 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassmodel(nn.Module):def__init__(self):super(model, self).__init__() ...
Layer Normalization(LN,2016年) Instance Normalization(IN,2017年) Group Normalization(GN,2018年) 它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的,以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm的。 我们将输入的feature map shape记为[N, C, H, W...
Layer Normalization(LN,2016年) Instance Normalization(IN,2017年) Group Normalization(GN,2018年) 它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的,以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm的。 我们将输入的feature map shape记为[N, C, H, W],其中N表示batch size,即N个样本;C表示通道数;H、W分别表示特征图...
常用的Normalization方法主要有:Batch Normalization(BN,2015年)、Layer Normalization(LN,2016年)、Instance Normalization(IN,2017年)、Group Normalization(GN,2018年)。它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的,以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm 的。
LayerNorm & BatchNorm BN(BatchNorm)和LN(LayerNorm)是两种最常用的Normalization的方法,它们都是将输入特征转换为均值为0,方差为1的数据,它们的形式是: image.png 只不过,BN是对一个batch-size样本内的每个特征做归一化,LN是对每个样本的所有特征做归一化。以一个二维矩阵为例,它的行数代表batch_size,列数代...
常用的Normalization方法主要有:Batch Normalization(BN,2015年)、Layer Normalization(LN,2016年)、Instance Normalization(IN,2017年)、Group Normalization(GN,2018年)。它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的,以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm的。