可见,和丢弃层一样,批量归一化层在训练模式和预测模式下的计算结果也是不一样的。 2. 自己动手从零实现批量归一化层 下面我们自己实现批量归一化层。 import timeimport torchfrom torch import nn, optimimport torch.nn.functional as Fimport sysimport d2lzh_pytorch as d2ldevice = torch.device('cuda' if ...
各种归一化层(BatchNorm、LayerNorm、InstanceNorm、GroupNorm)及其Pytorch实现,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
2.1 使用批量归一化层的LeNet 3. 使用Pytorch简洁实现批量归一化层 4. 总结 通常,对于较浅层的神经网路,对输入数据进行标准化预处理就已经很有效果了,但是当神经网络的层数过多时,即使输入数据已做标准化,训练中模型参数的更新依然很容易造成靠近输出层输出的剧烈变化。这种计算数值的不稳定性通常令我们难以训练出...