石南~
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pytorch BatchNorm LayerNorm InstanceNorm GroupNorm 通俗易懂理解

pytorch BatchNorm LayerNorm InstanceNorm GroupNorm 通俗易懂理解

  • 认识批量数据
  • 四种归一化的异同点
  • 调用pytorch内的函数，讲解相关参数
  • 实验理解，手动计算，结合pytorch内的函数
  • 总结：每种归一化的优缺点，以及演变历程

认识批量数据

先来理解归一化层的输入数据的格式，输入格式包括4个符号：N、C、H、W
N：batch–我们通常将一个批量数据输入模型进行训练。
C：通道数，可以理解为特征的个数。
H*W：表示一个通道内数据的维度，这里是二维，若是NCABC，则数据维度是三维，依此类推，NCABCD…。
pytorch BatchNorm LayerNorm InstanceNorm GroupNorm 通俗易懂理解_第1张图片N：样本轴，代表一个批量(batchsize);
C：通道轴，代表特征个数；
F：每个通道中特征的维度

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