Batch Normalization：对一个mini batch的样本，经过一个nueron（或filter）后生成的feature map中的所有point进行归一化。（纵向归一化）

Layer Normalization：对单个样本，经过一个卷积层的所有neuron（或filter）后生成的feature map中的所有point进行归一化。（横向归一化）

Batch Normalization和Layer Normalization的更多相关文章

  1. Batch Normalization、Layer Normalization、Instance Normalization、Group Normalization、Switchable Normalization比较

    深度神经网络难训练一个重要的原因就是深度神经网络涉及很多层的叠加,每一层的参数变化都会导致下一层输入数据分布的变化,随着层数的增加,高层输入数据分布变化会非常剧烈,这就使得高层需要不断适应低层的参数更 ...

  2. Layer Normalization和Batch Normalization

    Layer Normalization 总览 针对同一通道数的图片的H*W进行层正则化,后面的γ和β是可以学习的参数,其中这两个的维度和最后一个的维度相同 例如特征图矩阵维度为[3, 577, 768 ...

  3. Layer Normalization

    Ba, Jimmy Lei, Jamie Ryan Kiros, and Geoffrey E. Hinton. "Layer normalization." arXiv prep ...

  4. Batch Norm、Layer Norm、Weight Norm与SELU

    加速网络收敛——BN.LN.WN与selu 自Batch Norm出现之后,Layer Norm和Weight Norm作为Batch Norm的变体相继出现.最近又出来一个很”简单”的激活函数Sel ...

  5. Batch Norm 与 Layer Norm 比较

    一.结论 Batch Norm一般用于CV领域,而Layer Norm一般用于NLP领域 Batch Norm需要计算全局平均,而Layer Norm不需要计算全局平均 二.Batch Norm Ba ...

  6. 扫盲记-第六篇--Normalization

    深度学习模型中的Normalization 数据经过归一化和标准化后可以加快梯度下降的求解速度,这就是Batch Normalization等技术非常流行的原因,Batch Normalization ...

  7. Transformer的PyTorch实现

    Google 2017年的论文 Attention is all you need 阐释了什么叫做大道至简!该论文提出了Transformer模型,完全基于Attention mechanism,抛弃 ...

  8. 图像分类（二）GoogLenet Inception_v2：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

    Inception V2网络中的代表是加入了BN(Batch Normalization)层,并且使用 2个 3*3卷积替代 1个5*5卷积的改进版,如下图所示: 其特点如下: 学习VGG用2个 3* ...

  9. Batch Normalization详解

    目录 动机 单层视角 多层视角 什么是Batch Normalization Batch Normalization的反向传播 Batch Normalization的预测阶段 Batch Norma ...

随机推荐

  1. C# KeyValuePair<TKey,TValue> 与 Dictionary<TKey,TValue> 区别

    KeyValuePair<TKey,TValue> 可以设置.查询的一对键值 是struct Dictionary<TKey,TValue> 可以设置.查询的多对键值的集合 总 ...

  2. git push&pull命令详解

    git pull的作用是从一个仓库或者本地的分支拉取并且整合代码. git pull [<options>] [<repository> [<refspec>-​] ...

  3. 二：Servlet简介

    一.Servlet简介 1．什么是Servlet Servlet 运行在服务端的Java小程序,是sun公司提供一套规范(接口),用来处理客户端请求.响应给浏览器的动态资源.但servlet的实质就是 ...

  4. Linux下的Shell工作原理

    Linux下的Shell工作原理 Linux系统提供给用户的最重要的系统程序是Shell命令语言解释程序.它不属于内核部分,而是在核心之外,以用户态方式运行.其基本功能是解释并执行用户打入的各种命令, ...

  5. Ajax 与 Struts 1

    Xml配置 <action path="/product/product/validateCurrencyDecimalSupport" type="com.neu ...

  6. OpenCV入门系列教学（三）绘制几何形状及添加文本

    一.绘制简单的几何形状和添加文本 opencv中绘制图形很简单,我们只需要使用下面这些常用函数即可. #画线 cv2.line() #画圆 cv2.circle() #画矩形 cv. rectangl ...

  7. PB代码转JAVA工具

    开发了PB代码转JAVA的工具,正在做datawindow和datastore的处理.以下是目前已经能处理的功能: 1.自动从PBL中获取对象的函数或事件代码 a)可以自动获取实例变量.函数或事件的入 ...

  8. flink的watermark机制你学会了吗？

    大家好,今天我们来聊一聊flink的Watermark机制. 这也是flink系列的的第一篇文章,如果对flink.大数据感兴趣的小伙伴,记得点个关注呀. 背景 ​ flink作为先进的流水计算引擎, ...

  9. AI 常见术语总结

      BN(Batch-normalization)在一层的输出上计算所有特征映射的均值和标准差,并且使用这些值规范化它们的响应.因此使得所有神经图(neural maps)在同样范围有响应,而且是零均 ...

  10. python pip/anaconda使用笔记

    Switch to Chinese conda Source, config file is in ~/.condarc conda config --add channels https://mir ...