一,归一化层概述 归一化技术对于训练深度神经网络非常重要。 它们的主要作用是让模型的中间层的输入分布稳定在合适的范围,加快模型训练过程的收敛速度,并提升模型对输入变动的抗干扰能力。 各种归一化层使用的公式都是一样的,如下所示:y=x−E[x]√Var[x]+ϵ∗γ+β 其中的 γ 和β 是可学习的参数。
所以如果batchsize太小,则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布LayerNorm:channel方向做归一化,算CHW的均值,主要对RNN作用明显;InstanceNorm:一个channel内做归一化,算H*W的均值,用在风格化迁移;因为在图像风格化中,生成
γ 和β 是仿射参数,将归一化后的数据再次放缩得到新的数据, γ 可以理解为标准差, β 可以理解为均值,它们两个一般是可学习的。可以发现, γ 和β 是BatchNorm2D层仅有的可学习参数。 说明: 它是沿着输入的第二维(即channel维度)算均值和方差的。比如输入大小为 (N,C,H,W) ,则均值 E[x] 为input....
pytorch中内置的归一化层包括 nn.BatchNorm2d(1d), nn.LayerNorm, nn.GroupNorm, nn.InstanceNorm2d 等等。 其中最常用的是BatchNorm2d(1d)和LayerNorm。 不同的归一化层的差异主要是计算均值和方差时候参与计算的数据不一样。 BatchNorm是在样本维度进行归一化(一个批次内不同样本的相同特征计算均值和方差),而...
层归一化的工作原理: 层归一化通常在神经网络的隐藏层中实施,其步骤如下: 计算特征的统计量:对于每个训练样本,计算其在单一层内所有或部分神经元的均值和方差。 归一化处理:使用上述计算得到的均值和方差,对每个样本的每个特征进行归一化,使其均值为0...
pytorch中内置的归一化层包括 nn.BatchNorm2d(1d), nn.LayerNorm, nn.GroupNorm, nn.InstanceNorm2d 等等。 其中最常用的是BatchNorm2d(1d)和LayerNorm。 不同的归一化层的差异主要是计算均值和方差时候参与计算的数据不一样。 BatchNorm是在样本维度进行归一化(一个批次内不同样本的相同特征计算均值和方差),而...
针对输入到LN层的数据X,对单个Batch中的所有通道数据做归一化,然后每个batch都单独做一次,公式如下: 参照Batch Normalization公式和最上面的图进行理解,就是针对不同维度的数据进行标准化,其他的没变。Transformer中使用的就是LayerNorm。 Pytorch代码 torch.nn.LayerNorm(normalized_shape, eps=1e-5, elementwise_aff...
简介:【从零开始学习深度学习】30. 神经网络中批量归一化层(batch normalization)的作用及其Pytorch实现 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...
批量归一化基本上是现在模型的标配了. 说实在的,到今天我也没搞明白batch normalize能够使得模型训练更稳定的底层原因,要彻底搞清楚,涉及到很多凸优化的理论,需要非常扎实的数学基础才行. 目前为止,我理解的批量归一化即把每一层输入的特征,统一变换到统一的尺度上来,避免各个特征的单位不统一的情况.即把每一个特征...