LayerNorm:完全不依赖batch size,因为每个样本独立计算 应用场景: BatchNorm:更适合CNN等处理固定特征的模型 LayerNorm:更适合RNN、Transformer等序列模型 数值稳定性: BatchNorm:在小batch size时可能不稳定 LayerNorm:稳定性更好,不受batch size影响 这就是为什么在Transformer这样的模型中,我们更倾向于使用LayerNorm而...
self.beta=nn.Parameter(torch.zeros(num_features))defforward(self,X):layer_mean=X.mean(dim=(-1),keepdim=True)layer_var=X.var(dim=(-1),keepdim=True,unbiased=False)X_norm=(X-layer_mean)/torch.sqrt(layer_var+self.eps)returnself.gamma*X_norm+self.beta# 示例使用bn=BatchNorm(num_featur...
layerNorm的代码实现: importtorch #1.使用torch的layer norm来进行操作,然后看一下ln后的矩阵是什么样子#创建了一个2*3*4的随机矩阵batch_size, seq_size, dim = 2, 3, 4embedding=torch.randn(batch_size, seq_size, dim)print("embedding:", embedding)#创建一个LayerNorm层layer_norm = torch.nn.Laye...
def __init__(self,input_nc,ndf=64,n_layers=3,norm_layer=nn.BatchNorm2d): """ConstructaPatchGANdiscriminatorParameters: input_nc (int)-- the number of channels in input imagesndf (int)-- the number of filters in the last conv layern_layers (int)-- the number of conv layers in the...
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的大小关系。LayerNorm 适用于 NLP 领域,这时输入尺寸为 (批量大小x序列长度x嵌入维度),如下图所示 注意这时长 的token 序列中,每个 token 对应一个长为 ...
Layer Norm的定义是对每个样本的每个特征维度进行归一化处理,即将每个特征减去该特征在该样本上的均值,然后再除以该特征在该样本上的标准差。这样做的目的是使得每个特征维度上的数值分布更加稳定,避免了输入分布的变化对网络的训练造成的影响。 通过Layer Norm,网络的每一层都能够更好地适应输入数据的分布变化,使得网...
https://github.com/NVIDIA/apex/blob/master/csrc/layer_norm_cuda.cpp 这个文件是基于实现的LayerNorm cuda kernel使用torch extension模块导出python接口。 同时这个文件还写了几个工具函数,比如compute_n1_n2用来计算LayerNorm中非归一化和归一化部分的大小:https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cu...
LayerNorm的优势在于特征维度的独立性。在Transformer等结构中,它能稳定处理不同长度的输入序列,缓解RNN类模型的长程依赖问题。缺点是计算量随特征维度增长而增加,且对特征缩放敏感——当特征维度从512扩增至1024时,原有缩放参数可能失效。 典型应用场景 BatchNorm在ResNet、VGG等卷积网络中使用效果显著。具体实现时需要...
Layer Norm则是对每一层所有神经元的深度进行归一化，不受batch大小影响，适用于RNN，尤其是处理序列数据。它保证了不同输入样本在同层的均值和方差一致。Instance Normalization则针对每个图像像素，对长宽进行归一化，常用于风格迁移，保持每个图像实例的独立性。Group Normalization针对BN对小batch的限制，将...
LayerNorm的公式 给定一个输入向量 ( x \in \mathbb{R}^{d} ),LayerNorm的归一化过程可以表示为: [ y = \frac{x - \mu}{\sigma} \cdot \gamma + \beta ] 其中,( \mu ) 和 ( \sigma ) 分别是该样本的均值和标准差,(\gamma) 和 (\beta) 是可学习的参数。