BatchNorm与LayerNorm

最新推荐文章于 2025-07-12 11:41:56 发布
最新推荐文章于 2025-07-12 11:41:56 发布
阅读量1.6k 收藏 4
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 深度学习 正则化 文章标签： BatchNorm LayerNorm LRN
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cxx654/article/details/123197287
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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和LayerNorm
qq_34467412的博客
03-17 1万+
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...
BatchNorm、LayerNorm、InstanceNorm以及GroupNorm
zwplus的博客
04-04 3208
如果某个特征的值明显大于另一个特征，这会导致模型输出的结果对该特征变化变的十分敏感。
batch norm和layer norm区别
ttest11的博客
06-12 524
BatchNorm归一化同批数据同一维度，适合CNN等大batch的固定结构；LayerNorm归一化单一样本所有维度，适合RNN/Transformer等序列建模且小batch甚至batch=1的应用，是LLM/ChatGPT等主流归一化方案。
BatchNorm 与 LayerNorm
薛定谔的猫的博客
12-15 1637
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。
【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
Batch Norm 与 Layer Norm
weixin_40994552的博客
12-16 1123
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。
layerNorm和batchNorm
qq_19072921的博客
03-19 3589
layerNorm和batchNorm
BatchNorm、LayerNorm详细过程及示例_Pytorch
PuJiang-的博客
08-19 4684
一、BatchNorm 1、对batch中的每个维度进行归一化 y=x−E[x]Var[x]y=\frac{x-E[x]}{\sqrt{Var[x]}}y=Var[x]​x−E[x]​其中：E[x]=1n∑i=1nxi,Var[x]=1n∑i=1n(xi−E[x])2E[x]=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^nx_i,Var[x]=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(x_i-E[x])^2E[x]=n1​∑i=1n​xi​,Var[x]=n1​∑i=1n​(xi​−E[x])2 2
归一化那些事儿——BatchNorm、 LayerNorm、 InstanceNorm、 GroupNorm、Weight Normalization
qq_40940771的博客
08-30 432
假设数据形状是NCHW(以cv图片为准，语音或时序数据则将HW记为H‘)。归一化的原因：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新。因此，一个直接的想法是固定fix神经元的加权输入分布，将该分布的均值和方差框定在某一个范围中。norm结果可视化：立方体shape为(N, H, W, C)的像素点，N为batch size轴，C为通道轴。
BatchNorm, LayerNorm, InstanceNorm和GroupNorm
@bangbang的博客
07-23 3165
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。
batch normalization 和 layer normalization 在RNN（LSTM、GRU）上的TensorFlow实现
04-19
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
BatchNorm和LayerNorm——通俗易懂的理解
热门推荐
WSLGN的博客
03-08 4万+
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
Batch Norm和Layer Norm简记
qq_40527427的博客
09-08 242
BatchNorm和LayerNorm的比较
qq_42178122的博客
05-26 6610
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 与 LayerNorm：原理、实现与应用对比
最新发布
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
07-12 441
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。
对Batch Norm和对Layer Norm的理解
飞机火车巴雷特的博客
05-30 1944
batch norm和layer norm的个人理解
深度学习基础之BatchNorm和LayerNorm
学习笔记
10-18 5722
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。
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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值