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. linux中 ~ 表示的是什么目录？

    ~ 表示代码主目录,也就是当前登录用户的用户目录.比如:我登录用户是chencd ~~ 代表的就是 /home/chen/当然前提是有用户目录,如果没有/home/chen目录的话情况就比较多了.总之 ...

  2. Qt中子窗口关闭之后，立即释放资源的方法

    用Qt做界面的时候,很多时候都会遇见点击一个按钮弹出一个新的窗口的功能.我在刚开始做这个功能的时候,直接是点击一次按钮就new一个新的窗口,每次都只是将子窗口关闭而已,并没有去释放子窗口的资源,这样就 ...

  3. SpEL表达式注入漏洞学习和回显poc研究

    目录 前言 环境 基础学习和回显实验 语法基础 回显实验 BufferedReader Scanner SpEL漏洞复现 低版本SpringBoot中IllegalStateException CVE ...

  4. TDSQL MySQL版基本原理-水平分表 读写分离 弹性扩展 强同步

    TDSQL MySQL版(TDSQL for MySQL)是部署在腾讯云上的一种支持自动水平拆分.Shared Nothing 架构的分布式数据库.TDSQL MySQL版 即业务获取的是完整的逻辑库 ...

  5. 微信小程序切换选中状态

     实现的主要思路是根据每一项的index值,动态改变idx值,当index==idx值的时候,添加点击选中样式的类名. wxml: <scroll-view scroll-x="tru ...

  6. 经典深度学习CNN总结 - LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet

    参考了: https://www.cnblogs.com/52machinelearning/p/5821591.html https://blog.csdn.net/qq_24695385/arti ...

  7. Java并发之AQS原理解读（二）

    上一篇: Java并发之AQS原理解读(一) 前言 本文从源码角度分析AQS独占锁工作原理,并介绍ReentranLock如何应用. 独占锁工作原理 独占锁即每次只有一个线程可以获得同一个锁资源. 获 ...

  8. sizeof关键字

    sizeof关键字 sizeof不是函数,所以不需要包含任何头文件,它的功能是计算一个数据类型的大小,单位为字节 sizeof的返回值为size_t size_t类型在32位操作系统下是unsigne ...

  9. 发布日志 - kratos v2.0.5 版本发布

    V2.0.5 Release Release v2.0.5 · go-kratos/kratos (github.com) 修复问题 proto errors when swagger api imp ...

  10. gimp 缩放图片 python script

    滤镜 -> Python Fu -> 控制台,复制粘贴下面代码. 然后 scale_image(800, 800) 图片自动缩放为 800*800 了 这个代码是傻傻的缩放,你可以把它改成 ...