批量归一化和层归一化

深度学习中的批量归一化与层归一化详解,
最新推荐文章于 2025-04-11 16:58:41 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-11 16:58:41 发布 · 388 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#深度学习

本文探讨了在深度学习中批量归一化和层归一化的区别，层归一化针对每个样本的特征进行归一化，而批量归一化则是对一批样本中同一类特征进行处理。
errorwarn
关注
NLP学习：Transformer结构中的规范化层（层归一化）
limengshi138392的博客
09-10 1076
本文介绍了Transformer结构中的层归一化（Layer Normalization）技术。层归一化通过对每个样本内部特征进行标准化处理，稳定神经网络训练过程，解决了梯度消失或爆炸问题。其核心步骤包括计算特征均值和方差、标准化处理以及引入可学习的缩放平移参数。相比批归一化，层归一化不依赖批次大小，更适用于RNN、Transformer等序列模型。文章还提供了Python实现代码，展示了如何通过LayerNorm类对神经网络输出进行规范化处理。层归一化能有效加速模型收敛，提高训练稳定性和泛化能力，已成为现
层归一化（Layer Normalization） vs 批量归一化（Batch Normalization）
最新发布
JustinMars的博客
04-13 705
层归一化和批量归一化都是，目的是让训练更稳定、收敛更快，但应用场景和工作方式大不相同。
批量归一化层BatchNorm
SisterRu的博客
06-19 2332
批量归一化BatchNorm
卷积神经网络（CNN）中的批量归一化层（Batch Normalization Layer）
搏博的专栏
11-24 4566
批量归一化层（BatchNorm层），或简称为批量归一化（Batch Normalization），是深度学习中常用的一种技术，旨在加速神经网络的训练并提高收敛速度。为了让数据在训练过程中保持同一分布，在神经网络的中间层（隐藏层）的一层或多层上进行批量归一化。对于每一个小批次数据（mini-batch），计算该batch的均值与方差，在将线性计算结果送入，先对计算结果进行批量归一化处理，即减均值、除标准差，保证计算结果符合均值为0、方差为1的标准正态分布，然后再将计算结果作为激活函数的输入值进行计算。
动手学深度学习（二十三）——批量归一化（BN）
Liu Feng's Blog
08-14 4886
1. 批量归一化   现在的神经网络通常都特别深，在输出层向输入层传播导数的过程中，梯度很容易被激活函数或是权重以指数级的规模缩小或放大，从而产生“梯度消失”或“梯度爆炸”的现象，造成训练速度下降和效果不理想。   第二个是在深度神经网络之中损失都是再最后面，后面的层训练较快（梯度大），但是向后传播的最后的数据处其梯度很小，也就是说后面的层训较慢，而底层的变化会导致全部层的变化，也就致使靠近loss函数的顶部需要多次学习，导致收敛很慢   如何避免或者减轻这一现象的发生呢？归一化就是方法的一种。归一化将网
深度学习：批量归一化（BN层）
RookiChen的博客
12-04 3304
批量归一化（BN层）
【AI知识】归一化、批量归一化 、 层归一化 和 实例归一化
想买很多漂亮衣服但是买不起的博客
12-22 1805
【AI知识】归一化、批量归一化 、 层归一化 和 实例归一化
批量归一化（BN）和层归一化（LN）的区别
weixin_44115575的博客
06-03 3395
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。
批量归一化和层归一化区别
01-16
批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer ...综上所述，批量归一化和层归一化的区别在于归一化的维度不同，批量归一化是在每个批次的数据上进行归一化，而层归一化是在每个样本的特征维度上进行归一化。
# 层归一化
m0_72829651的博客
03-30 1206
层归一化通过逐样本特征归一化，解决了批归一化在变长序列和小批量训练中的局限性。在Transformer、RNN等模型中，它显著提升了训练稳定性和收敛速度。理解其原理与实现，将为复杂模型的优化提供关键支持。参考。
批量归一化(Batch Normalization)
热门推荐
Yasin的博客
06-23 4万+
对输入数据进行标准化处理的原因？ 使输入数据各个特征的分布相近： 神经网络学习的本质就是学习数据的分布，如果训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低； 在使用小批量数据对神经网络进行训练时，若每批训练数据的分布各不相同，网络在每次迭代都去学习适应不同的分布，这会大大降低网络的训练速度； 为什么要使用批量归一化？ 使用浅层模型时，随着模型训练的进行，当每层中参数更新时，靠近...
批量归一化（BN, Batch Normalization）
https://www.cnblogs.com/qizhou/
08-18 730
　　现在的神经网络通常都特别深，在输出层向输入层传播导数的过程中，梯度很容易被激活函数或是权重以指数级的规模缩小或放大，从而产生“梯度消失”或“梯度爆炸”的现象，造成训练速度下降和效果不理想。 　　如何避免或者减轻这一现象的发生呢？归一化就是方法的一种。归一化将网络中层与层之间传递的数据限制在一定范围内，从而避免了梯度消失和爆炸的发生。下面介绍一种最基本的归一化：批量归一化（BN, Ba...
深度学习模型组件-LayerNorm-层归一化（Layer Normalization, LayerNorm）
一名从Java开发工程师转型的人工智能研究生，致力于图像修复和图像超分领域的探索与研究。通过博客分享个人的学习心得、研究成果以及在人工智能应用中的实际经验，欢迎与同行交流。
03-05 4600
层归一化（Layer Normalization，简称 LayerNorm）是一种用于深度学习的归一化技术，由 Ba, Kiros, and Hinton在 2016 年提出。它的主要目的是解决批归一化（Batch Normalization, BN）在小批量（mini-batch）训练或循环神经网络（RNN）中的局限性。
批量归一化（PyTorch）
不想随波逐流的大学生一枚，我们每个人都在努力奔跑
07-04 2225
批量归一化BatchNormalization是什么，PyTorch从零实现以及调用API实现。
层归一化Layer Normalization
Sarah ~
03-13 3993
层归一化（Layer Normalization）是一种神经网络中常用的归一化技朧，用于在训练过程中加速收敛、稳定训练，并提高模型的泛化能力。与批归一化（Batch Normalization）类似，层归一化是一种归一化技朧，但是它是对每个样本的特征进行归一化，而不是对整个批次的特征进行归一化。其中，x是输入的特征向量，μ是特征向量的均值，σ是特征向量的标准差，γ和β是学习的缩放系数和平移系数，ϵ是一个很小的数用于稳定计算。每个样本的特征都被独立归一化，不受批次大小影响。
层归一化（LayerNorm）
m0_63097774的博客
04-11 652
层归一化相关概念的介绍
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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