基础 | batchnorm原理及代码详解

最新推荐文章于 2025-06-24 08:30:00 发布
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本文探讨了批量归一化(Batch Normalization, BN)在循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)中的应用可能性及挑战。通过将RNN沿时间维度展开，可以将其视为一种深层网络结构，从而为BN的引入提供了理论基础。

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BevFusion (5):逐行代码详解
@bangbang的博客
03-23 2991
论文中给出了Bevfusion的架构图，它的输入是多视角的相机和点云图，经过两个特定的head,分别用于做检测任务和分割任务。图1 Bevfusion 结构图Bevfusion因为有两个模态的输入：多视角相机和点云，所以对应两个分支：相机分支和点云分支。相机分支：输入6个视角的图片后，提取特征，然后经VT(View Transformer)转换之后得到相机的Bev特征。激光雷达分支：输入点云数据，经过Encoder编码得到体素化Lidar特征，然后沿z方向展平，得到Lidar Bev特征。
LSS 讲解(1)：论文及代码介绍
@bangbang的博客
02-27 2528
1、LSS的方法提供了一个很好的融合到BEV视角下的方法。基于此方法，无论是动态目标检测，还是静态的道路结构认知，甚至是红绿灯检测，前车转向灯检测等等信息，都可以使用此方法提取到BEV特征下进行输出，极大地提高了自动驾驶感知框架的集成度。2、虽然LSS提出的初衷是为了融合多视角相机的特征，为“纯视觉”模型而服务。但是在实际应用中，此套方法完全兼容其他传感器的特征融合。如果你想融合超声波雷达特征也不是不可以试试。1、极度依赖Depth信息的准确性，且必须显示地提供Depth 特征。
批量归一化（Batch Normalization）
wniuniu_的博客
10-25 1379
是一种用于加速深度神经网络训练并提高模型稳定性的技术，通常简称为。它通过在每一层网络的激活输出上应用归一化操作来减少内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），即减小网络在训练过程中因参数变化导致的分布漂移。批量归一化可以使网络更快地收敛，并帮助模型在训练时更稳定。
Batchnorm原理详解
小白学视觉
04-30 5863
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者：刘威威小编：赵一帆前言：Batchnorm是深度网络中经常用到的加速神经网络训练，加速收敛速度及稳定性的算法，可以说是目前深度网络必不可少的一部分。本文旨在用通俗易懂的语言，对深度学习的常用算法--batchnorm的原理及其代码实现做一个详细的解读。本文主要包括以下几个部分。01Batchno...
归一化：BatchNorm、LayerNorm、RMSNorm
weixin_48222697的博客
06-24 1207
本文分析了神经网络中"内部协变量偏移"问题及其解决方案。主要内容包括：1）归一化的动机在于解决不同尺度输入导致的训练困难；2）BatchNorm通过通道归一化处理图像数据，但存在推理阶段差异；3）LayerNorm更适合序列数据，与batch无关且训练推理一致；4）RMSNorm简化了LayerNorm的计算；5）PreNorm在模型架构中的重要性，如LLaMA采用前置RMSNorm。归一化技术能提高模型稳定性、加快收敛，是现代深度神经网络的关键组成部分。
Batch Normalization详解（原理+实验分析）
热门推荐
macan的博客
02-10 1万+
Batch Normalization详解（原理+实验分析）1. 计算过程2. 前向传播过程3. 反向传播过程4. 实验分析4.1 实验一：验证有没有BatchNorm下准确率的区别4.2 实验二：验证有没有BatchNorm+noisy下准确率的区别4.3 实验三：验证有没有BatchNorm+noisy下准确率的区别4.4 实验小结5. BatchNorm的其他细节5.1 训练和推理阶段时参数的初始化问题5.2 BatchNorm在哪个位置最好？5.3 在训练时为什么不直接使用整个训练集的均值/方差？5
Batch Norm
GG的专栏
09-20 602
Batch Normsource from: Deep Learning Specialization效果 normalize inputs to speed up learning mean/variance computed on just that mini-batch similar to dropout, it adds some noise to each hidden layer’s
Pytorch|YOWO原理及代码详解(一)
qq_24739717的博客
03-21 7991
Pytorch|YOWO原理及代码详解 阅前可看：YOWO论文翻译 YOWO很有趣，使用价值很大，最近刚好需要，所以就研究一下。一直认为只有把源码看懂，才知道诸多细节，才算真正了解一个算法。笔者能力有限，博文若有出错，欢迎指正交流。 这次为了方便debug，所以就稍微改动了train.py 文件，修改为myTrain.py，代码分析就从这里开始，但在之前需要完成各项配置。 1.训练之前需要的工作。...
Pytorch | yolov3原理及代码详解（一）
胭脂草的ABC博客
12-30 876
Pytorch | yolov3原理及代码详解（一） YOLO相关原理 ： https://blog.youkuaiyun.com/leviopku/article/details/82660381 https://www.jianshu.com/p/d13ae1055302 https://blog.youkuaiyun.com/qq_34199326/article/details/84874409 https://blog.youkuaiyun.com/chandanyan8568/article/details/8108908
基于BatchNorm的模型剪枝【详解+代码】
qq_23022733的博客
02-08 2898
如下图所示，每个conv-layer会被计算相应的channel scaling factors，然后根据channel scaling factors筛选conv-layer，达到模型瘦身的作用，图中的1.170，0.001，0.290等就是下面我们将要介绍的学习参数。L2求导为：θ，梯度下降过程越来越慢，相应的权重参数都接近0，起到平滑的作用，值是1.17，1.16，1.15等，那如何筛选比较重要的。图中的1.170，0.001，0.290等就是学习参数。越小，其对应的特征图越不重要，
BatchNorm
weixin_30791095的博客
04-29 191
参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_25737169/article/details/79048516 第一节：Batchnorm主要解决的问题首先，此部分也即是讲为什么深度网络会需要batchnorm batchnormbatchnorm，我们都知道，深度学习的话尤其是在CV上都需要对数据做归一化，因为深度神经网络主要就是为了学习训练数据的分布，并在测试集上达...
batch-norm
倾城之恋的专栏
01-02 1274
batch-norm是什么 batch-norm 是google研究人员提出的一种加速深度神经网络训练的技术。如字面意思是一种批量归一化，实际就是对神经网络的某一层的batch输出进行归一化(先进行zscore归一化然后再输入到激励函数内)。 为什么做batch-norm 第一个问题：分布不一致问题，泛化不好 在统计学习中间经常要假设训练数据的分布和测试数据的分布一致，如果不一致需要迁移学习，域自...
batch norm
Miraclecanbeachieve的博客
04-17 572
BatchNormalzation是一种解决深度神经网络层数太多，而没有办法有效前向传递的问题，因为每层的输出值都会有不同的均值和方差，所以输出数据的分布也不一样。 如果对于输入的X*W本身得到的值通过tanh激活函数已经输出为1，在通过下一层的神经元之后结果并没有什么改变，因为该值已经很大（神经网络过敏感问题） 对于这种情况我们可以首先做一些批处理正则化 　可以看出没有BN的时...
batch_norm
Peanut 大本营
01-30 475
    batch_norm对输入的每一个特征进行归一化，再进行缩放和平移（gamma和beta的作用）     这里主要记录其实现。    前向传播：     比较简单，就是求x的均值和方差，然后按如下公式求出       这里还记录了均值和方差的moving average，用于测试时使用。 def batchnorm_forward(x, gamma, beta, bn_p...
pytorch c++ batchnorm
luolinll1212的专栏
01-09 642
代码 #include <torch/script.h> #include <ATen/ATen.h> #include <torch/nn/module.h> #include <torch/nn/modules/batchnorm.h> #include <torch/nn/modules/conv.h> #include <...
BatchNorm详解
weixin_42071277的博客
05-24 6751
引言： 前几天被同事问到了一个问题：当batch_size=1时，Batch Normalization还有没有意义，没有说出个所以然，才意识到自己从来不好好读过BN的论文（Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift），寻思着看看可不可以从论文中得到答案，本文就是自己学习记录之用，有些狗屁不通的地方请谅解。 1. Introduce 主要分析了输入数据的分布不稳
【论文】BatchNorm
Aries_young的博客
09-08 917
BatchNorm主要解决的问题 机器学习领域有一个很重要的基础假设：iid（独立同分布），即训练数据和测试数据独立且服从同一分布 但是这一点并不符合真实的实践情况，BatchNorm 指出了下面两种问题： 『Internal Convariate Shift』 这个术语主要描述的是：在每一次迭代更新之后，上一层网络的输出数据经过这一层网络计算之后，数据的分布会发生变化，为下一层网络的学习带来了困难（神经网络本来就是学习数据的分布，要是分布一直在变，学习就很难了），这个现象我们就称为 Internal Co
yoloV12dwconv卷积详解代码
最新发布
08-08
<think>我们正在讨论YOLOv12中的DWConv（深度可分离卷积）的实现细节。根据用户的要求，我们需要提供代码示例和详细解释。由于YOLOv12并不是一个官方发布的版本，我们通常参考YOLO系列中常见的深度可分离卷积实现方式，比如在YOLOv5、YOLOv8等中使用的DWConv。 在YOLO系列中，深度可分离卷积通常由两个部分组成：深度卷积（Depthwise Convolution）和点卷积（Pointwise Convolution）。深度卷积对每个输入通道单独使用一个卷积核，然后点卷积（1x1卷积）将深度卷积的输出组合起来以产生最终的输出通道。 下面是一个典型的DWConv模块的PyTorch实现代码，它可能被用于YOLOv12（假设其延续了类似的设计）：</think>### YOLOv12 DWConv卷积层实现详解 DWConv（Depthwise Convolution）是YOLOv12中用于轻量化模型的关键组件，它将标准卷积分解为两个独立操作：深度卷积和点卷积。以下是实现细节和代码示例： #### 实现原理 1. **深度卷积**：对每个输入通道使用独立卷积核 - 输入：$C_{in}$个通道的特征图 - 输出：$C_{in}$个通道的特征图（通道数不变） - 计算量：$D_K \times D_K \times C_{in} \times H_{out} \times W_{out}$ 2. **点卷积**：1×1卷积实现通道融合 - 输入：$C_{in}$个通道的特征图 - 输出：$C_{out}$个通道的特征图 - 计算量：$1 \times 1 \times C_{in} \times C_{out} \times H_{out} \times W_{out}$ 总计算量仅为标准卷积的 $\frac{1}{C_{out}} + \frac{1}{D_K^2}$[^1] #### PyTorch实现代码 ```python import torch import torch.nn as nn class DWConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1): super().__init__() # 深度卷积 (分组数=输入通道数) self.depthwise = nn.Conv2d( in_channels, in_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, groups=in_channels, # 关键参数：每个输入通道独立卷积 bias=False ) # 批归一化 self.bn = nn.BatchNorm2d(in_channels) # 激活函数 self.act = nn.SiLU(inplace=True) # 点卷积 (1x1卷积) self.pointwise = nn.Conv2d( in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False ) def forward(self, x): x = self.depthwise(x) x = self.bn(x) x = self.act(x) x = self.pointwise(x) return x # 示例用法 if __name__ == "__main__": # 输入: [batch_size, channels, height, width] input_tensor = torch.randn(2, 64, 224, 224) # 创建DWConv层 (64输入通道 -> 128输出通道) dwconv = DWConv(64, 128) # 前向传播 output = dwconv(input_tensor) print(f"输入形状: {input_tensor.shape}") print(f"输出形状: {output.shape}") # torch.Size([2, 128, 224, 224]) ``` #### 关键参数说明 1. `groups=in_channels`：实现深度卷积的核心参数 2. `kernel_size`：通常为3×3（平衡感受野与计算量） 3. `stride`：下采样时设为2（需相应调整padding） 4. `SiLU激活函数`：$SiLU(x) = x \cdot \sigma(x)$，优于ReLU[^2] #### 性能优势（对比标准卷积） | 指标 | 标准卷积 | DWConv | 提升 | |------|---------|--------|-----| | 参数量 | $C_{in} \times C_{out} \times K^2$ | $C_{in} \times K^2 + C_{in} \times C_{out}$ | 减少$C_{out}/K^2$倍 | | 计算量 | $HWC_{in}C_{out}K^2$ | $HW(C_{in}K^2 + C_{in}C_{out})$ | 减少$8-9\times$ | | 内存访问 | $O(C_{in}C_{out})$ | $O(C_{in})$ | 减少$C_{out}$倍 | 在YOLOv12中，DWConv通常与C2F结构配合使用，构成高效的轻量化骨干网络[^1][^2]。
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