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：Batch Normalization、Layer Normalization、Instance Normalization、Group Normalization、Switchable Normalization比較
深度神經網絡難訓練一個重要的原因就是深度神經網絡涉及很多層的疊加，每一層的參數變化都會導致下一層輸入數據分布的變化，隨着層數的增加，高層輸入數據分布變化會非常劇烈，這就使得高層需要不斷適應低層的參數更新。為了訓練好模型，我們需要謹慎初始化網絡權重，調整學習率等。 本篇博客總結幾種歸一化辦法，並給出相應計算公式和代碼。 歸一化層，目前主要有這幾個方法，Batch Normalization 年 La ...
2019-09-22 10:11 0 338 推薦指數：
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原文鏈接： https://www.zhihu.com/question/68730628/answer/607608890BN和IN其實本質上是同一個東西，只是IN是作用於單張圖片，但是BN作用於一個batch。 一.BN和IN的對比 假如現有6張圖片x1,x2,x3,x4,x5 ...
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