BatchNorm、LayerNorm、InstanceNorm、GroupNorm区别

pytorch中BatchNorm、LayerNorm、InstanceNorm、GroupNorm区别

 

BN，LN，IN，GN从学术化上解释差异：
BatchNorm：batch方向做归一化，算NHW的均值，对小batchsize效果不好；BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感，由于每次计算均值和方差是在一个batch上，所以如果batchsize太小，则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布
LayerNorm：channel方向做归一化，算CHW的均值，主要对RNN作用明显；
InstanceNorm：一个channel内做归一化，算H*W的均值，用在风格化迁移；因为在图像风格化中，生成结果主要依赖于某个图像实例，所以对整个batch归一化不适合图像风格化中，因而对HW做归一化。可以加速模型收敛，并且保持每个图像实例之间的独立。
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。

 

具体详解: https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85075706