『Pytorch』BatchNorm

最新推荐文章于 2025-09-19 03:09:55 发布

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#人工智能 #深度学习 #pytorch #神经网络

PyTorch 专栏收录该内容

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本文深入解析BatchNormalization技术，探讨其在深度学习模型中的作用与优势，包括加速模型收敛、简化权值初始化等。并详细介绍了PyTorch中BatchNorm1d、BatchNorm2d和BatchNorm3d的具体应用。

1. Batch Normalization

批：一批数据，通常为mini batch
标准化： 0均值，1方差
优点：
1. 可以用更大的学习率，加速模型收敛
2. 可以不用精心设计权值初始化
3. 可以不用Dropout或较小的Dropout
4. 可以不用L2或较小的权重衰减
5. 可以不用local response normalization

2. BatchNorm

nn.BatchNorm1d
nn.BatchNorm2d
nn.BatchNorm3d

# 三个方法都继承自基类_BatchNorm，下面是它的初始化方法
def __init__(self, num_features, eps=1e-5, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True):
    pass

主要参数：

num_features：一个样本特征数量(最重要)
eps：分母修正项
momentum：指数加权平均估计当前mean/var
affine：是否需要 affine transform
track_running_stats：是训练状态还是测试状态

在这里插入图片描述

三个具体方法的主要属性：

running_mean：均值
running_var：方差
weight： affine transform中的 $γ\gamma$
bias： affine transform中的 $β\beta$

weight和bias都是指数加权平均得到的，后一个mini-batch要考虑前一个mini-batch

input = batch_size * 特征数 * 特征的维度

特征的维度就是shape，是一个元祖，可以是多维

特征数例如BP网络中的一层神经元的个数，或者CNN中的每一层输出的feature maps 的个数(类似最一开始输入的图像的channel数)

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Pytorch中的BatchNorm

a171232886的博客

11-24

4222

BatchNorm前言BatchNorm参考文献前言首先放一张四种归一化的对比 BatchNorm 最基础的这个。先看看Pytorch怎么实现的参考文献 Group Normalization Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift ...

pytorch BatchNorm参数详解，计算过程

weixin_39228381的博客

08-09

3万+

BatchNorm1d的参数： torch.nn.BatchNorm1d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True)

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Pytorch的BatchNorm层使用中容易出现的问题

最新发布

gitblog_00124的博客

09-19

499

批归一化（Batch Normalization，简称BN）是深度学习中一种重要的正则化技术，由Ioffe和Szegedy在2015年提出。它通过在神经网络的每一层输入进行标准化处理，有效缓解了内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）问题，加速了模型训练收敛速度，提高了数值稳定性，并在一定程度上降低了过拟合风险。在PyTorch框架中，批归一化技术已成为构建现代深度神...

batchnorm pytorch_Pytorch中的BatchNorm

weixin_39630498的博客

01-14

324

前言：本文主要介绍在pytorch中的Batch Normalization的使用以及在其中容易出现的各种小问题，本来此文应该归属于[1]中的，但是考虑到此文的篇幅可能会比较大，因此独立成篇，希望能够帮助到各位读者。如有谬误，请联系指出，如需转载，请注明出处，谢谢。∇∇\nabla∇ 联系方式：e-mail: FesianXu@163.comQQ: 973926198github: https:/...

pytorch之BatchNorm

ltochange的博客

08-23

8904

为了解决 Internal Covariate Shift问题引入，该问题具体表现为：中间层输入分布总是变化，增加了模型拟合的难度。中间层输入分布会使输出逐渐靠近激活函数梯度较小的地方，导致梯度消失 BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的，训练过程中，在输入到激活函数之前，对每个batch输入，做如下处理：在训练过程中，通过以上处理，使得每个batch保持相同分布；如下图所示，训练过程为第1-6行，这里需要注意的是BN层是引入了可训练参数的β\be

【pytorch】BatchNorm2d官方文档解读

loinleeai的博客

04-11

1191

本文详细介绍了Batch Normalization的实现和数学原理：方法概述：Batch Normalization适用于4D输入（即小批量的2D输入加上通道维度），其基本公式为： y=x−μ[x]Var[x]+ϵ⋅γ+β y = \frac{x - \mu[x]}{\sqrt{\mathrm{Var}[x] + \epsilon}} \cdot \gamma + \beta y=Var[x]+ϵx−μ[x]⋅γ+β 其中，μ[x]\mu[x]μ[x]和Var[x]\mathrm{Var}[x]Var

基于PyTorch BatchNorm的可训练归一化方法优化动作识别数据预处理

本文件标题和描述中所提及的核心技术——“基于PyTorch BatchNorm层的智能数据缩放与平移技术实现”，正是为了解决动作识别任务中由于个体施加力度差异所导致的数据分布偏移问题而提出的一种高效、可训练的归一化...

About PyTorch BatchNorm1d, 2d, 3d

Acelerator_thu的博客

03-15

320

如有疏漏或错误，请慷慨指正！

pytorch BatchNorm 实验

cracy3m的博客

11-15

460

pytorch BatchNorm 实验百度了一圈，也没有找到pytorch BatchNorm详细解译能让自己十分明白的，没办法自己做一下实验记录下吧，然后结合百度的进行理解 BatchNorm2d 一般用于一次前向运算的batch size比较多的情况(100~200) , 但是当batch size较小时(小于16时)，效果会变差，这时使用group norm可能得到的效果会更好它的公式可以表示为 y=x−E[x]Var[x]+ϵ∗γ+β y = \frac{x - \mathrm{E}[x]}{

BatchNorm（Pytorch ）

m0_37400316的博客

05-13

581

为什么使用BN？如果不进行Batch Norm，如果输入weight差别过大，在两个方向进行梯度下降，会出现梯度下降不平衡，在训练过程中不能稳定的收敛。目前已知的Normalization的方法有4种，对于输入数据为[,C,(H*W)](N代表tensor数量，C代表通道，H代表高，W代表宽。 Batch Norm:对每一个批次（N个tensor）的每个通道分别计算均值mean和方差var,如[10,4,9] 最终输出是[0,1,2,3]这样的1*4的tensor Layer Norm:对于每一个t

40_pytorch Batch Norm

涂作权的博客

02-17

681

1.37.Batch Normalization,批规范化 1.37.1.Batch Norm介绍 1.37.2.Intuitive explanation 1.37.3.Intuitive explanation 1.37.4.Feature scaling 1.37.5.BatchNorm1d、BatchNorm2d、BatchNorm3d 1.37.5.1.nn.BatchNorm1d(num_features) 1.37.5.2.nn.BatchNorm2d(num_features) 1.37.5

Pytorch——nn.BatchNorm()函数

Williamcsj的博客

12-22

209

Pytorch——nn.BatchNorm()函数

PyTorch深度解析：BatchNorm模块全面剖析

qq__3213559056的博客

06-09

674

在训练过程中对网络的输入输出进行归一化，可有效防止梯度爆炸和梯度消失，能加快网络的收敛速度。yx−ExVarxϵγβyVarxϵx−Exγβ如上式，x表示的是输入变量，E(x)和Var(x)分别表示x的那每个特征维度在batch size上所求得的梯度及方差。ϵ\epsilonϵ是为了防止除以0，通常为1e-5γ\gammaγ和β\betaβ是可学习的参数，在中，可通过设置来设置这两个参数是固定还是可学习的。

pytorch学习笔记（二十七）：Batch-Norm

逐梦er的博客

08-06

3686

文章目录前言1. 批量归一化层1.1 对全连接层做批量归一化1.2 对卷积层做批量归一化1.3 预测时的批量归一化2. 从零开始实现2.1 使用批量归一化层的LeNet3. 简洁实现小结前言本节我们介绍批量归一化（batch normalization）层，它能让较深的神经网络的训练变得更加容易。通常来说，数据标准化预处理对于浅层模型就足够有效了。随着模型训练的进行，当每层中参数更新时，靠近输出层的输出较难出现剧烈变化。但对深层神经网络来说，即使输入数据已做标准化，训练中模型参数的更新依然很容易造

(二)详解Pytorch中的BatchNorm模块

机器人视觉感知

05-08

3736

Pytoch 中的Batch Normalization API介绍

PyTorch - BatchNorm2d

二分掌柜的

06-08

1801

PyTorch - BatchNorm2d flyfish 术语问题在《深入浅出PyTorch》这本书中翻译成归一化在花书《深度学习》书中翻译成标准化在《深度学习之美》书中翻译成规范化在《动手学深度学习》书中翻译成归一化在《深度学习卷积神经网络从入门到精通》书中翻译成归一化归一化，因为带了一字，容易被理解成将数据映射到[0,1], 而标准化有把数据映射到一个合理的分布的意思，翻译的不统一，容易造成讨论的概念不一致，可以参考特征缩放（Feature_scaling）我这里采用了标准化的翻译

Pytorch的BatchNorm见解

physuleo的博客

08-13

1731

Pytorch的BatchNorm层使用中容易出现的问题 https://blog.youkuaiyun.com/LoseInVain/article/details/86476010

pytorch batchnorm2d自己实现

09-28

PyTorch中的Batch Normalization (BN) 层是一种常用的神经网络层，用于加速训练过程并提升模型性能。它通过规范化输入特征的均值和方差，使其在每一批数据上具有相似的分布。如果你想要自实现BatchNorm2D，你需要考虑以下几个关键步骤： 1. **统计计算**：首先，对于每个批次的输入张量，你需要计算当前批次所有元素的平均值(mean)和标准差(stddev)。这通常是通过对每个通道（channel-wise）的数据求平均和std来完成的。 ```python def compute_stats(input): mean = input.mean(dim=(0, 2, 3), keepdim=True) std = input.std(dim=(0, 2, 3), unbiased=False, keepdim=True) return mean, std ``` 2. **标准化**：接着，对输入做标准化处理，即将每个元素减去平均值除以标准差，然后缩放和平移（通常乘以gamma参数和加偏置beta）。 ```python def normalize(input, mean, std, gamma, beta): return gamma * (input - mean) / std + beta ``` 3. **使用储存的统计信息**：如果是在训练过程中，并且有累积模式（train=True），你需要跟踪历史统计信息；而在测试或推理阶段（train=False），则应使用上面计算得到的最新统计信息。 4. **反向传播**：最后，你需要为梯度下降提供导数，这意味着当你更新权重（gamma和beta）时，需要回传对应的误差。完整实现可能如下： ```python class CustomBatchNorm2d(torch.nn.Module): def __init__(self, num_features, eps=1e-5, momentum=0.1, affine=True): super().__init__() self.num_features = num_features self.eps = eps self.momentum = momentum self.affine = affine if self.affine: self.gamma = torch.nn.Parameter(torch.ones(num_features)) self.beta = torch.nn.Parameter(torch.zeros(num_features)) def forward(self, x): # 计算并储存统计信息 if not self.training or self.momentum == 0: mean, var = compute_stats(x) running_mean = mean running_var = var else: running_mean, running_var = self.running_mean, self.running_var normalized_x = normalize(x, running_mean, running_var, self.gamma, self.beta) # 更新统计信息（如果训练） if self.momentum != 0: self.running_mean = self.momentum * running_mean + (1 - self.momentum) * x.mean(dim=(0, 2, 3), keepdim=True) self.running_var = self.momentum * running_var + (1 - self.momentum) * x.var(dim=(0, 2, 3), unbiased=False, keepdim=True) return normalized_x @property def running_mean(self): return getattr(self, '_running_mean', None) @running_mean.setter def running_mean(self, value): self._running_mean = value @property def running_var(self): return getattr(self, '_running_var', None) @running_var.setter def running_var(self, value): self._running_var = value ```