Group Normalization 年 月 日 : : 阅读数： FAIR 团队，吴育昕和恺明大大的新作Group Normalization。 主要的优势在于，BN会受到batchsize大小的影响。如果batchsize太小，算出的均值和方差就会不准确，如果太大，显存又可能不够用。 而GN算的是channel方向每个group的均值和方差，和batchsize没关系，自然就不受batch ...
2018-06-15 09:17 0 1167 推荐指数：
上接 批归一化(Batch Normalization) 1 Layer Normalization 为了能够在只有当前一个训练实例的情形下，也能找到一个合理的统计范围，一个最直接的想法是：MLP的同一隐层自己包含了若干神经元；同理，CNN中同一个卷积层包含k个输出通道，每个通道包含 ...
作者：Yuxin，Wu Kaiming He 机构：Facebook AI Research (FAIR) 摘要：BN是深度学习发展中的一个里程碑技术，它使得各种网络得以训练。然而，在batch维 ...
，并给出相应计算公式和代码。 归一化层，目前主要有这几个方法，Batch Normalization（20 ...
前言 Face book AI research（FAIR）吴育昕-何恺明联合推出重磅新作Group Normalization（GN），提出使用Group Normalization 替代 深度学习里程碑式的工作Batch normalization，本文将从以下三个方面为读者详细解读 ...
bn和ln的本质区别： batch normalization是纵向归一化，在batch的方向上对同一层每一个神经元进行归一化，即同一层每个神经元具有不同的均值和方差。 layer normalization 是横向归一化，即同一层的所有神经元具有相同的均值和方差。 bn ...
Normalization也应该如此吧？？？我看 https://github.com/tflearn/tfl ...
Abstract 1 问题 Internal Covariate Shift: 训练神经网络主要就是让各个层学习训练数据的分布。在深度神经网络的训练过程中，之前层(之前的任何一层)的参数的发生变化 ...
一、BN 的作用 1、具有快速训练收敛的特性：采用初始很大的学习率，然后学习率的衰减速度也很大 2、具有提高网络泛化能力的特性：不用去理会过拟合中drop out、L2正则项参数的选择问题 3 ...
