随着深度学习的不断发展,衍生出了各种各样的归一化(Normalization)方法,此篇博文对其基本概念进行梳理和总结,主要包括批量归一化(Batch Normalization,BN)[1],层归一化(Layer Normalization,LN)[2],实例归一化(Instance Normalization,IN)[3],组归一化(Group Normalization,GN)[4]。 注:笔者水平有限,文中可能存在不...
对这类任务,可能 batch size 只能是个位数,再大显存就不够用了。而当 batch size 是个位数时,BN 的表现很差,因为没办法通过几个样本的数据量,来近似总体的均值和标准差。GN 也是独立于 batch 的,它是 LN 和 IN 的折中。 GN的主要思想:在 channel 方向 group,然后每个 group 内做 Norm,计算 的均值和方差...
(3)Instance Normalization(上图左3): IN在每个样本的每个Channel内部进行归一化,即样本和通道同时独立的 同样的,IN归一化之后,不同像素的特征的区分度不变。同时Batch内不同样本以及同一样本的不同通道的特征区分度都降低(每个样本和通道都变成了 N (0,1) 正态分布) IN一般用于生成任务和风格迁移任务,因为这种...
没有引入minbatch的依赖,适用于RNN(LSTM)网络(Batch Normalization不能直接用于RNN,进行normalization操作,原因在于:1、RNN处理的Sequence是变长的;2、RNN是基于time step计算,如果直接使用Batch Normalization处理,需要保存每个time step下,mini btach的均值和方差,效率低且占内存)。
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。
Batch Normalization、Layer Normalization、Group Normalization、Instance Normalization原理、适用场景和使用经验 一、 简单介绍各种Normalization 先放一张来自Group Normalization原论文中的图,个人认为这个图很形象,以此图直观感受一下各种归一化的区别: ...
2. Batch Normalization 动机 原理 优点 缺点 3. Layer Normalization 动机 原理 优点 4. Instance Normalization 动机 原理 优缺点 5. Group Normalization 动机 原理 6. Weight Normalization 动机 原理 优点 7. Cosine Normalization 动机 原理 参考文献
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。
神经网络中有各种归一化算法:Batch Normalization (BN)、Layer Normalization (LN)、Instance Normalization (IN)、Group Normalization (GN)。 在这里插入图片描述 从公式看它们都差不多:无非是减去均值,除以标准差,再施以线性映射。 这些归一化算法的主要区别在于操作的 feature map 维度不同。如何区分并记住它们,一...
3. instanceNorm在图像像素上,对HW做归一化,用在风格化迁移; 4. GroupNorm将channel分组,然后再做归一化; 5. SwitchableNorm是将BN、LN、IN结合,赋予权重,让网络自己去学习归一化层应该使用什么方法。 2、Batch Normalization 首先,在进行训练之前,一般要对数据做归一化,使其分布一致,但是在深度神经网络训练过程中...