BatchNorm与LayerNorm

最新推荐文章于 2025-09-18 13:25:44 发布
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#BatchNorm #LayerNorm #LRN

本文详细介绍了深度学习中的三种归一化技术：BatchNorm、LayerNorm和LocalResponseNorm。BatchNorm对每个神经元在批次维度上的输出进行归一化，而LayerNorm则是对整个层的所有神经元进行归一化。LocalResponseNorm则是一种局部响应归一化，用于神经网络的激活层。它们的主要区别在于归一化的范围和方式，BatchNorm沿批次维度，LayerNorm沿层维度。这些技术有助于优化网络训练，减少内部协变量位移并提高模型的泛化能力。

BatchNorm批量归一化：批量归一化是对一个中间层的单个神经元进行归一化操作。计算第l层网络中每个神经元在Batch大小为N的样本上输出的N个结果，计算每个神经元输出的N个结果的均值和方差，然后使用均值和方差来对这N个输出结果做归一化，所以归一化的维度是在Batch上进行的

LayerNorm层归一化：层归一化是对一个中间层的所有神经元进行归一化。计算第l层网络中的每个神经元在Batch中每个输入样本的输出，对于每个输入样本，计算所有神经元输出结果的均值和方差，使用均值和方差来归一化对于这个输入样本的输出结果，所以归一化的维度以在整个层上进行的

LocalResponseNorm局部响应归一化：

区别：层归一化和批量归一化整体上是十分类似的，差别在于归一化的方法不同。对于K个样本的一个Batch集合：

层归一化是对矩阵的每一列进行归一化（也就是在整个层上），批量归一化是对每一行进行归一化（也就是在整个Batch的每个维度上）。

BatchNorm和LayerNorm图解：

假设神经网络的某全连接层有M个神经元，输入Batch大小为N:

 

BatchNorm & LayerNorm
撒旦先生的博客
07-10 1000
很早以前就遇到了 BatchNorm 和 LayerNorm, 当时只是粗略地知道它们是对数据进行了标准化: x = (x−μ)/σ. 这当然很简单, 但实际的数据是比较复杂的. 对于 CV 任务的数据 image 而言, 一个 batch 的数据通常是这样的: [B, C, H, W]; 对于 NLP 任务的数据 sentence 而言, 一个 batch 的数据通常是这样的: [B, T, D]. 那 XXNorm 是怎么算的? 肯定不是一下算整个 batch 的所有数的.
【深度学习】BatchNorm、LayerNorm
研究兴趣：开放集识别、开放世界识别、新类发现、增量学习、少样本学习
04-14 1万+
BatchNorm、LayerNorm的概念、作用、实现
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09-18 1101
BatchNorm和LayerNorm是深度学习中两种核心归一化方法。BatchNorm在batch维度上归一化，适用于计算机视觉任务和大batch场景，但依赖batch大小且训练推理不一致。LayerNorm在特征维度上归一化，适合自然语言处理、小batch和变长序列，保持特征关系且训练推理一致。关键差异在于：BatchNorm保留样本间关系但破坏特征间关系，LayerNorm则相反。实际选择需考虑任务类型（CV优先BatchNorm，NLP优先LayerNorm）、数据特性和训练条件（小batch建议L
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一、BatchNorm 论文：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 从论文名字就可以看出，BatchNorm技术是用来加速网络训练的，手段就是通过“Reducing Internal Covariate Shift（减小内部协变量偏移）”，什么叫做...
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12-15 2036
今天重看Transformer，发现里面提到了BatchNorm和LayerNorm两种归一化方法，在这儿做一下总结和整理。
BatchNorm 与 LayerNorm：原理、实现与应用对比
主攻大数据 人工智能 物联网 安全 低空经济等方向。mtsc 、gtest特邀分享嘉宾
07-12 828
Batch Normalization (批归一化) 和 Layer Normalization (层归一化) 是深度学习中两种核心的归一化技术，它们解决了神经网络训练中的问题，大幅提升了模型训练的稳定性和收敛速度。
手写BatchNorm与LayerNorm：从原理到实现
m0_63951116的博客
02-18 1723
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深度学习基础之BatchNorm和LayerNorm
学习笔记
10-18 5817
batch norm适用于CV，因为计算机视觉喂入的数据都是像素点，可以说数据点与点之间是可以比较的，所以使用batch norm可以有比较好的效果，而NLP里，每个词的词向量是一组向量表示一个词，一个词向量割裂开来看是没有意义的，因此不同词向量里的数据点是不能混为一谈的，所以batch norm之后可能会使得词损失语义，效果就可能不好了，但是使用layer norm只是让各个词向量进行标准化，就能够有比较理想的效果了。
理解BatchNorm和LayerNorm的区别和共同点，以及代码解释
qq_43069203的博客
03-06 2060
BatchNorm：通过跨样本归一化稳定训练，适合图像等静态数据。LayerNorm：通过单样本归一化处理动态数据，适合序列模型。共同目标：加速收敛，减少对初始化的敏感度。【深度学习】BatchNorm、LayerNorm。
Batch Norm 与 Layer Norm
weixin_40994552的博客
12-16 1218
Batch Normalization 对每个特征计算均值和方差，随后归一化。 Layer Normalization 对每个样本计算均值和方差，随后归一化。
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batch normalization 和 layer normalization 在RNN（LSTM、GRU）上的TensorFlow实现;运行无误，示例为mnist手写体识别
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qq_19072921的博客
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@bangbang的博客
07-23 3464
Batch Norm: 对NHW计算归一化参数(均值和方差)，总共得到C组归一化参数, 相当于对每个channel进行归一化。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Layer Norm: 对CHW计算归一化参数，得到N(batch)组归一化参数，对于Batch为1，相当于对整个Feature map 做归一化。
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以通俗易懂的方式解释了BatchNorm和LayerNorm的原理，并指出它们的区别
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Batch Norm和Layer Norm简记
qq_40527427的博客
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BatchNorm和LayerNorm的比较
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05-26 6809
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； batch normalization对一个神经元的batch所有样本进行标准化，layer normalization对一个样本同一层所有神经元进行标准化，前者
batchnorm和layernorm
03-04
### Batch Normalization 和 Layer Normalization 的区别 Batch Normalization (BN) 是一种用于加速深层网络训练的技术，通过减少内部协变量偏移来提高模型性能[^1]。具体来说，在每个 mini-batch 中对每一层神经元的输入进行标准化处理，使其均值接近于零，方差接近于一。 相比之下，Layer Normalization (LN) 则是在单一样本上操作，针对同一时间步下的特征维度做归一化。这意味着 LN 不依赖 batch size 或者数据分布的变化，因此更适合序列建模任务以及较小批次大小的情况[^5]。 #### 主要差异： - **作用范围不同** - BN 对整个 mini-batch 内的数据一起计算统计量并实施变换； - LN 只考虑当前样本内的各个通道/位置上的数值关系来进行调整。 - **适用场景有别** - 当批尺寸较大且稳定时，BN 能够提供更好的效果；但如果遇到动态变化较大的环境，则可能不如 LN 表现得那么稳健。 - 在自然语言处理领域中的 RNN/LSTM 结构里，由于其固有的长期依赖特性决定了每一步的状态更新都至关重要，所以采用 LN 更有利于保持这种稳定性。 ```python import torch.nn as nn # 定义带有BN层的简单卷积模块 class ConvBlockWithBN(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(ConvBlockWithBN, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) # 使用LN的例子可以应用于Transformer架构中 from transformers import BertModel model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') for name,param in model.named_parameters(): if 'layer_norm' in name: print(f"{name}: {param.shape}") ``` #### 应用实例分析 对于图像识别任务而言，通常会优先选用 BN 来增强模型收敛速度和泛化能力；而在文本生成、机器翻译等涉及长程记忆的任务中，LN 显示出了独特的优势，因为它能够更好地适应变长输入的特点，并有助于缓解梯度消失问题。
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