Layer Normalization, Instance Normalization, Group Normalization
上接 批歸一化(Batch Normalization) 1 Layer Normalization 為了能夠在只有當前一個訓練實例的情形下，也能找到一個合理的統計范圍，一個最直接的想法是：MLP的同一隱層自己包含了若干神經元；同理，CNN中同一個卷積層包含k個輸出通道，每個通道包含 ...
原文：Group Normalization
Group Normalization 年 月 日 : : 閱讀數： FAIR 團隊，吳育昕和愷明大大的新作Group Normalization。 主要的優勢在於，BN會受到batchsize大小的影響。如果batchsize太小，算出的均值和方差就會不准確，如果太大，顯存又可能不夠用。 而GN算的是channel方向每個group的均值和方差，和batchsize沒關系，自然就不受batch ...
2018-06-15 09:17 0 1167 推薦指數：
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bn和ln的本質區別： batch normalization是縱向歸一化，在batch的方向上對同一層每一個神經元進行歸一化，即同一層每個神經元具有不同的均值和方差。 layer normalization 是橫向歸一化，即同一層的所有神經元具有相同的均值和方差。 bn ...
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Normalization也應該如此吧？？？我看 https://github.com/tflearn/tfl ...
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一、BN 的作用 1、具有快速訓練收斂的特性：采用初始很大的學習率，然后學習率的衰減速度也很大 2、具有提高網絡泛化能力的特性：不用去理會過擬合中drop out、L2正則項參數的選擇問題 3 ...