BN与LN归一化

最新推荐文章于 2024-06-03 20:42:51 发布
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本文探讨了BN（批归一化）和LN（层归一化）在深度学习模型中的作用。BN通过对每个批次的数据进行归一化来加速训练和改善模型性能，而LN则对每个批次内的单个样本进行归一化，适用于循环神经网络。理解这两种技术的差异对于优化模型至关重要。

在这里插入图片描述
d：特征
b：batch_size将多少数据打包
len：长度
BN就是取出一个特征（所有样本的一个特征），对其进行归一化，直到取完全部特征。
LN就是取出所有的batch，取出每个batch中的一个样本进行归一化。

算法笔记(一)归一化之BN LN IN
sleepinghm的博客
08-30 865
前言 规一化的作用: 调整数据分布,增加网络泛化度. 若每批数据分布不同,神经网络需要不断调整模型权重去适应不同的数据分布,因此可以增加训练速度 缓解Internal Covariate Shift问题,将数据分布拉到激活函数的非饱和区,具有权重/数据伸缩不变性的特点. 起到缓解梯度消失/爆炸,加速训练,正则化的效果. 内部协变量转移internal convarite shift: 简设模型函数 y=f(θ,x)y=f(\theta,x)y=f(θ,x),训练时,每层网络的输入数据分布会不断变化
BN 与 LN：深度学习中的两种归一化技术对比
最新发布
weixin_60006489的博客
10-30 1772
在深度学习中，归一化技术对模型训练的稳定性和速度起着至关重要的作用。Batch Normalization (BN) 和 Layer Normalization (LN) 是最常用的两种归一化方法，但它们适用的场景和效果差别较大。BN 通常用于卷积神经网络（CNN），而 LN 则更适合于序列数据和 Transformer 结构。本文详细对比了 BN 和 LN 的适用场景及它们在不同数据结构中的表现差异。
归一化总结：BN、LN、IN、GN、SN
weixin_47748259的博客
03-28 4581
在机器学习领域中，不同评价指标（即一组特征中的不同特征就是所述的不同评价指标）往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。即，原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。数据归一化一般有[0,1]归一化和正态分布归一化两种方法：[0,1]归一化：使结果值映射到[0，1]之间。
各种归一化Normalization（BN、LN、IN、GN、WN）
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Drug discovery
03-25 1万+
一. 本文的内容包括： 1.Batch Normalization，其论文：https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf 2.Layer Normalizaiton，其论文：https://arxiv.org/pdf/1607.06450v1.pdf 3.Instance Normalization，其论文：https://arxiv.org/pdf/1607.08022.pdf 4.Group Normalization，其论文：...
特征归一化（BN、LN、IN 、GN）详解
weixin_44342777的博客
11-06 1566
Batch Normalization、Layer Normalization、Instance Normalization、Group Normalization各自的计算公式、以及优缺点详解
深度学习归一化方法总结(BN、LN、IN、GN)
weixin_43570470的博客
04-09 8409
一般在神经网络中会用到数据的归一化，比如在卷积层后进行归一化然后再下采样然后再激活等。目前比较受欢迎的数据归一化层有：BN(Batch Normalization)，LN(Layer Normalization)，IN(Instance Normalization)，GN(Group Normalization)这4种。本篇文章主要是对比一下它们各自是怎么计算的。 先看对数据的归一化是这么操作的。其实就是先计算均值和方差然后再标准化即可。具体的对一个标量数据，在给定的数据集中进行标准化是按如下进行计算的：
BN与LN归一化技术对比及源码分析
Batch Normalization（BN）与 Layer Normalization（LN）是深度学习中两种广泛应用的归一化技术，它们在模型训练过程中起到了稳定梯度、加速收敛、提升泛化能力的重要作用。尽管二者都属于“归一化”操作，但其设计...
批量归一化（BN）和层归一化（LN）的区别
weixin_44115575的博客
06-03 3414
以批量归一化举例但是批量归一化同时也降低了模型的拟合能力，归一化之后的输入分布被强制拉到均值为0和标准差为1的正态分布上来，简单来说特征之间的距离不会跑的很远，大部分特征都在正态分布的那个峰值附近。以Sigmoid激活函数为例，批量归一化之后数据整体处于函数的非饱和区域，只包含线性变换（多层的线性函数跟一层线性网络是等价的，网络的表达能力下降），破坏了之前学习到的特征分布。因此，为了使得归一化不对网络的表达能力造成负面印象，可以通过一个附加的缩放和平移变换改变取值区间。
一文理解深度学习中的BN,LN,IN,GN,SN的归一化操作
非晚非晚的博客
03-28 7128
归一化层，目前主要有这几个方法，Batch Normalization（2015年）、Layer Normalization（2016年）、Instance Normalization（2017年）、Group Normalization（2018年）、Switchable Normalization（2018年）。
深度学习中的归一化方法总结(BN、LN、IN、GN)
buchidanhuang的博客
08-16 9484
  一般在神经网络中会用到数据的归一化，比如在卷积层后进行归一化然后再下采样然后再激活等。目前比较受欢迎的数据归一化层有：BN(BatchNormalization)，LN(LayerNormalization)，IN(InstanceNormalization)，GN(GroupNormalization)这4种。本篇文章主要是对比一下它们各自是怎么计算的。   先看对数据的归一化是这么操作的。...
深度学习中的归一化方法简介（BN、LN、IN、GN）
firehuiplane的博客
05-31 3174
文章目录1. 协方差偏移 1. 协方差偏移 协方差偏移： 深度网络内部数据分布在训练过程中发生变化的现象。 协方差偏移的影响： 训练深度网络的时候，神经网络隐藏层参数更新会导致网络输出层输出数据的分布发生变化，如果不做归一化，那么每层网络输入的数据分布都是不同的。随着层数的增加，根据链式法则，这种偏移现象会逐渐被放大。这对于网络参数的学习来说是一个问题，因为神经网络本质就是学习数据分布，如果数据分布变化了，神经网络不得不学习新的分布。为了保证网络参数的稳定性和收敛性，往往会选择比较小的学习率，同时参数初始化
机器学习-9：MachineLN之数据归一化
MachineLP的专栏
01-11 1595
你要的答案或许都在这里：小鹏的博客目录 我想说： 有时候很羡慕一些人，从开始的无到有，譬如一些人平常工资三四千，但是由于很长时间的积累和习惯，他们的睡后收入是上班工资的四倍甚至五倍，但是我感觉他们可以，我也一定可以，所以这半年我就拿出更多的时间睡觉，但是我这半年的睡后收入可能只在五千左右；难道我做错了嘛？那么我就从每天的睡觉十个小时缩减到六个小时试试吧，测试一下睡眠时间是不是和睡后
【深度学习中的批量归一化BN和层归一化LN】BN层（Batch Normalization）和LN层（Layer Normalization）的区别
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08-07 1万+
【深度学习中的批量归一化和层归一化】BN层（Batch Normalization）和LN层（Layer Normalization）的区别
归一化方法 BN、LN、IN、GN、SN
weixin_39910711的博客
04-25 3120
目录 1 概念 2 图解 3 公式 4 Batch normalization和Layer normalization有什么区别？ 4.1为什么ML中用BN比较多？ 4.1.1 ML & batch normalization 4.1.2 ML & layer normalization 4.1.3WhyML&BN? 4.2为什么NLP中用LN比较多？ 4.2.1NLP & batch normalization 4.2.2NLP &am...
LN，IN，GN，SN归一化原理详解
m0_51700479的博客
01-27 1541
在Layer Normalization中， 是针对不同样本计算当前样本的所有神经元的均值和方差， 也就是说在LN中， 同层神经元输入拥有相同的均值和方差， 不同的输入样本具有不同的均值和方差；而在BN中， 同层的不同神经元输入的是不同的均值和方差， 而同一个batch中的所有样本拥有相同的方差和均值上述是类似全连接的时候，下面是有通道的时候BN的是对不同样本的同一个通道的每个位置分别计算均值和方差，并用这些统计量对该位置上的值进行归一化而LN具体的计算方式是。
（简洁）深度学习中的五种归一化（BN、LN、IN、GN和SN）
qq_43703185的博客
08-26 998
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013289254/article/details/99690730 一. 本文的内容包括：     1. Batch Normalization，其论文：https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf   &nbs
从 X 入门Pytorch——BN、LN、IN、GN 四种归一化层的代码使用和原理
Philo的博客
03-24 6018
文章详细介绍了Pytorch中四种常见的归一化层的原理和代码使用，同时配上一目了然的对比图。 这个暂时是全网最全和排版最好的介绍归一化层的博客了
BN和LN理解
qq_42316533的博客
05-23 2206
BN 针对一个batch_size中同一维度的样本在做处理。比如上图，有x1,x2,…,xR个样本，这些样本的第一个维度描述的是体重，第二个维度描述的身高，BN在所有样本的的每一个特征（比如体重维度、身高维度）上进行归一化， BN的优点：第一个优点可以解决内部协变量偏移，第二个优点就是缓解了梯度饱和问题（如果使用sigmoid函数的话），加快收敛。 BN的缺点：第一个缺点batch_size较小的时候，效果很差，因为BN就是用batch_size中样本的均值和方差去模拟全部样本的均值和方差，这个假设在样本
深度学习归一化算法详解(BN,LN,IN,GN)
slamer111的博客
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深度学习归一化算法
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