GroupNorm:将channel方向分group,然后每个group内做归一化,算(C//G)HW的均值;这样与batchsize无关,不受其约束。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。 1 BatchNorm torch.nn.BatchNorm1d(num_features,eps=1e-05,momen
num_features,num_groups=32,eps=1e-5):super(GroupNorm,self).__init__()self.weight=nn.Parameter(torch.ones(1,num_features,1,1))self.bias=nn.Parameter(torch.zeros(1,num_features,1,1))self.num_groups=num_groups
LayerNorm(2016年) InstanceNorm(2017年) GroupNorm(2018年) BatchNorm2D[1] 公式: y=x−E[x]Var[x]+ϵ∗γ+β 其中前一项是归一化过程。分母中的 ϵ 是一个非常小的数,作用是防止数值计算不稳定。 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...
torch.distributed.get_backend(group=group) # group是可选参数,返回字符串表示的后端 group表示的是ProcessGroup类 torch.distributed.get_rank(group=group) # group是可选参数,返回int,执行该脚本的进程的rank torch.distributed.get_world_size(group=group) # group是可选参数,返回全局的整个的进程数 torch.di...
Group Normalization 将通道分为若干组,并在每组内进行归一化。由于每组的独立性,该方法在小批量学习时不会受到批量大小的影响。具体来说,如果将通道数 (C) 分成 (G) 组,那么每个组的通道数为 (C/G)。GroupNorm 计算每个小组的均值和标准差,然后进行归一化,与其他归一化方法相比,GroupNorm 的参数更新与小批量...
但GroupNorm根据相关的研究,其对batchsize的敏感性更小,也就是说较小的batchsize和较大的batchsize,都会得到相对而言不错的结果,不会因为batchsize过小而导致结果变差。 相关链接:全面解读Group Normalization-(吴育昕-何恺明 )——https://zhuanlan.zhihu.com/p/177853578 ...
nn.GroupNorm()的参数含义如下: num_groups(int):将输入通道分成多个组的数量。每个组都将独立进行归一化,并且具有自己的均值和方差。决定了输入通道的分组数量。 num_channels(int):输入张量的通道数。对于输入大小为 (batch_size, num_channels, height, width) 的张量,num_channels 确定了输入的通道数。 eps...
Normalization:BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm、InstanceNorm; Convolution:Conv1d、Conv2d、Conv3d、ConvTranspose1d、ConvTranspose2d、Linear; Other:Embedding、EmbeddingBag。 目前Pytorch支持的量化有如下三种方式: Post Training Dynamic Quantization:动态量化,推理过程中的量化,这种量化方式常见诸于NLP领域,在CV领域较少...
群归一化(Group Normalization,简称GN)介于实例归一化和层归一化之间。群归一化是由何恺明等人于2018年提出的,主要针对小批量训练数据的情况,以解决批量归一化在小批量数据上可能带来的不稳定性问题。 importtorch.nnasnnnorm = nn.GroupNorm(num_groups...
Group Normalization(GN) 则是提出的一种 BN 的替代方法,其是首先将 Channels 划分为多个 groups,再计算每个 group 内的均值和方法,以进行归一化。GB的计算与Batch Size无关,因此对于高精度图片小BatchSize的情况也是非常稳定的, 下图是比较BN和GN在Batch Size越来越小的变化中,模型错误率变化的对比图: ...