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
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 可以理解为均值,它们两个一般是可学习的。可以...
参考:BatchNormalization、LayerNormalization、InstanceNorm、GroupNorm、SwitchableNorm总结
PyTorch学习之归一化层(BatchNorm、LayerNorm、InstanceNorm、GroupNorm)[通俗易懂] 批量计算 torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) ...
Group Normalization: 将特征通道分成多个组,并在每个组内进行归一化。 通常用于处理小批量数据。 常见的归一化层类型 Batch Normalization: 一维:nn.BatchNorm1d 二维:nn.BatchNorm2d 三维:nn.BatchNorm3d Instance Normalization: 一维:nn.InstanceNorm1d 二维:nn.InstanceNorm2d 三维:nn.InstanceNorm3d Layer No...
(3,16,kernel_size=3,padding=1)self.groupnorm1=nn.GroupNorm(4,16)# 4个组,16个通道self.relu1=nn.ReLU()self.conv2=nn.Conv2d(16,32,kernel_size=3,padding=1)self.groupnorm2=nn.GroupNorm(8,32)# 8个组,32个通道self.relu2=nn.ReLU()self.fc=nn.Linear(32*8*8,num_classes)defforward...
在深度学习中,Batch Normalization是一种常用的技术,用于加速网络训练并稳定模型收敛。本文将结合一个具体代码实例,详细解析 PyTorch 中BatchNorm2d的实现原理,同时通过手动计算验证其计算过程,帮助大家更直观地理解 BatchNorm 的工作机制。 1. Batch Normalization 的基本原理# ...
torch.nn.BatchNorm2d 是 PyTorch 提供的一个用于2D卷积层的批量归一化模块。它通过标准化每个小批量数据的均值和方差来稳定和加速训练过程。批量归一化可以缓解梯度消失或爆炸的问题，从而使得训练更加稳定和高效。语法结构 torch.nn.BatchNorm2d 的基本语法结构如下：num_features: 输入的通道数，即卷积层的输出通道...
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...
importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnclassGroupNorm(nn.Module):def__init__(self,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...