【归一化总结】BatchNorm（BN）、InstanceNorm（IN）、LayerNorm（LN） 和 GroupNorm（GN）

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基础归一化方法：LayerNorm、InstanceNorm、BatchNorm 对比

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1. BatchNorm（BN - Batch Normalization）

原理

Batch Normalization 基于 mini-batch 的统计信息（均值和方差）对输入特征进行归一化。公式如下：

$$\text{BN}(x)=\frac{x-{\mu }_B}{\sqrt{{\sigma }_B^2+ϵ}}\cdot \gamma +\beta$$

• $x$: 输入特征。
• ${\mu }_B$, ${\sigma }_B^2$: 当前 mini-batch 的均值和方差（逐通道计算）。
• $\gamma$, $\beta$: 可学习的缩放和平移参数。
• $ϵ$: 防止除零的小值。

特点

• 归一化范围: mini-batch 的每个通道。
• 依赖全局统计信息: 在推理阶段，使用全局均值和方差（通过滑动平均计算）。
• 优点:
  • 加速训练，稳定梯度。
  • 减轻梯度消失和梯度爆炸问题。
• 缺点:
  • 对小批量数据性能较差，因为统计信息可能不准确。
  • 对序列建模（如 RNN）或生成任务效果有限。
  • 依赖 batch size，过小的 batch size 会使其效果变差。

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2. InstanceNorm（IN - Instance Normalization）

原理

Instance Normalization 对每个样本的每个通道分别计算均值和方差进行归一化。公式如下：

$$\text{IN}(x)=\frac{x-{\mu }_C}{\sqrt{{\sigma }_C^2+ϵ}}\cdot \gamma +\beta$$

• ${\mu }_C$, ${\sigma }_C^2$: 单个样本的每个通道的均值和方差。
• $\gamma$, $\beta$: 可学习的缩放和平移参数。

特点

• 归一化范围: 单个样本的每个通道。
• 优点:
  • 更适合图像生成任务（如风格迁移），因为它能移除样本间的风格差异。
  • 不依赖 batch size。
• 缺点:
  • 忽略了 batch 和全局统计信息。
  • 对分类任务或需要捕获样本间关系的任务效果不佳。

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3. LayerNorm（LN - Layer Normalization）

原理

Layer Normalization 对每个样本的所有特征维度进行归一化。公式如下：

$$\text{LN}(x)=\frac{x-\mu }{\sqrt{{\sigma }^2+ϵ}}\cdot \gamma +\beta$$

• $\mu$, ${\sigma }^2$: 对一个样本的所有特征维度计算均值和方差。
• $\gamma$, $\beta$: 可学习的缩放和平移参数。

特点

• 归一化范围: 单个样本的所有特征维度。
• 优点:
  • 不依赖 batch size，非常适合小批量任务。
  • 对序列建模任务（如 NLP、RNN 和 Transformer）效果显著，因为它对每个样本单独归一化。
• 缺点:
  • 忽略样本间的统计信息。
  • 不适合需要跨样本统计的任务。

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4. GroupNorm（GN - Group Normalization）

原理

Group Normalization 是对通道分组后计算归一化。每组通道内的值共享均值和方差，公式如下：

$$\text{GN}(x)=\frac{x-{\mu }_G}{\sqrt{{\sigma }_G^2+ϵ}}\cdot \gamma +\beta$$

• $G$: 分组数。
• ${\mu }_G$, ${\sigma }_G^2$: 每组通道的均值和方差。
• $\gamma$, $\beta$: 可学习的缩放和平移参数。

特点

• 归一化范围: 每个样本的每组通道。
• 优点:
  • 不依赖 batch size，适合小批量任务。
  • 对分类任务和图像生成任务都表现较好。
• 缺点:
  • 需要人为设置分组数 $G$，分组数选择不当可能影响性能。
  • 相比 BN，计算稍复杂。

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对比总结：BN、IN、LN、GN

特性	BatchNorm (BN)	InstanceNorm (IN)	LayerNorm (LN)	GroupNorm (GN)
归一化范围	mini-batch 的每个通道	样本的每个通道	样本的所有特征维度	样本的每组通道
依赖 batch size	是	否	否	否
动态性	基于 batch 统计	基于样本统计	基于样本统计	基于样本统计（分组归一化）
适用场景	大批量分类任务	图像生成，风格迁移	NLP、序列任务、小批量任务	小批量分类、检测、生成任务
优点	稳定训练，加速收敛	去除样本间风格差异	独立于 batch size	适合小批量任务，通用性强
缺点	小批量效果差，依赖 batch size	忽略全局统计信息	忽略样本间统计信息	需要手动调节分组数

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条件归一化方法对比：AdaLN 和 AdaIN

1. AdaIN（Adaptive Instance Normalization）

AdaIN 是 InstanceNorm 的扩展，用于动态调整归一化后的特征分布。主要应用于风格迁移任务。

公式：
$$\text{AdaIN}(x,y)=\sigma (y)\cdot \frac{x-\mu (x)}{\sigma (x)}+\mu (y)$$

• $x$：输入特征（如内容图像的特征）。
• $y$：风格编码（如风格图像的特征）。
• $\mu (x)$, $\sigma (x)$：输入特征的均值和标准差（逐通道计算）。
• $\mu (y)$, $\sigma (y)$：风格编码的均值和标准差。

特点：

• 归一化范围：单个样本的每个通道。
• 动态性：通过风格编码动态调整均值（$\mu (y)$）和标准差（$\sigma (y)$）。
• 适用场景：风格迁移、图像生成。

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2. AdaLN（Adaptive Layer Normalization）

AdaLN 是 LayerNorm 的扩展，通过条件输入动态调整归一化参数。

公式：
$$\text{AdaLN}(x,z)=\frac{x-\mu }{\sqrt{{\sigma }^2+ϵ}}\cdot \gamma (z)+\beta (z)$$

• $x$：输入特征。
• $z$：条件输入（如任务编码）。
• $\gamma (z)$, $\beta (z)$：由条件输入动态生成的缩放和平移参数。
• $\mu$, ${\sigma }^2$：对输入 $x$ 的归一化（基于 LayerNorm）。

特点：

• 归一化范围：单个样本的所有特征维度（与 LayerNorm 相同）。
• 动态性：条件输入控制归一化参数。
• 适用场景：条件生成、多任务学习。

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对比总结：AdaLN 和 AdaIN

特性	AdaIN	AdaLN
归一化范围	样本的每个通道	样本的所有特征维度
动态性来源	风格编码（均值与方差）	条件输入生成缩放和平移参数
适用场景	风格迁移、图像生成	条件生成、多任务学习
复杂性	中等	高

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AdaLN-Zero 与 AdaLN 的对比

1. AdaLN-Zero

AdaLN-Zero 是 AdaLN 的变体，最关键的区别在于初始化策略。为了更好地适应条件输入，AdaLN-Zero 的参数在初始化时设置为零，使得初始状态下归一化效果接近原始 LayerNorm。

• $\gamma (z)$ 和 $\beta (z)$ 的初始值为零。
• 这样，初始模型的预测与标准 LayerNorm 一致，条件输入的影响逐渐被学习到。

优点：

• 提升了模型在初始阶段的稳定性。
• 更适合多任务学习或生成任务中条件输入较弱的情况。

缺点：

• 与 AdaLN 相比，AdaLN-Zero 初始阶段的动态性被约束，需要更多的训练时间来学习条件输入的影响。

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对比总结：AdaLN 和 AdaLN-Zero

特性	AdaLN	AdaLN-Zero
动态性	条件输入即刻影响归一化参数	条件输入的影响逐渐学习
稳定性	初始阶段不如 AdaLN-Zero 稳定	初始阶段更稳定
适用场景	条件输入较强的任务	条件输入较弱的任务

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条件归一化方法对比

方法	归一化范围	动态性来源	适用场景
AdaIN	样本的每个通道	风格编码	风格迁移、图像生成
AdaLN	样本的所有特征维度	条件输入	条件生成、多任务学习
AdaLN-Zero	样本的所有特征维度	条件输入（逐渐学习）	条件输入弱的任务