BatchNorm 和 LayerNorm的差异

最新推荐文章于 2025-09-15 20:35:44 发布
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#机器学习 #算法 #深度学习

文章探讨了正则化技术在神经网络中的应用，重点对比了Batchnorm和Layernorm两种方法。Batchnorm计算的均值和方差维度为[a,b,c]，而Layernorm对[a,b,c]部分计算得到单个方差标量。这两种技术在处理输入数据的规范化方式上有所不同，影响网络的训练效果。

正则化的核心当然是参数矩阵归一化，即均值和方差的计算。不同norm结构的区别正是计算均值和方差的方式。

对于神经网络中，layer=Batchnorm(inputs, axis=[a,b,c])和layer=BatchnoLayerNormrm(inputs, axis=[a,b,c])而言，batchnorm的均值和方差维度等于[a,b,c]，而Layernorm会对输入中[a,b,c]这部分计算得到一个方差标量。
假设输入inputs完整维度未[x,y,a,b,c]。

机器学习：LayerNorm和BatchNorm的区别
Zzzzyc_的博客
07-12 4332
LayerNorm（Layer Normalization）和BatchNorm（Batch Normalization）是深度学习中常用的正则化技术，它们的作用是在神经网络训练过程中提升模型的收敛速度和稳定性，从而加快训练并提高模型的泛化能力。
BatchNorm和LayerNorm的比较
qq_42178122的博客
05-26 6801
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
LayerNorm vs BatchNorm
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志在山顶的人，不会贪念山腰的风景
09-15 491
LayerNorm对单样本特征维度归一化，训练/测试一致，适合RNN、Transformer及小batch场景。BatchNorm跨样本归一化，依赖batch大小，训练用batch统计、测试用滑动平均，适合CNN等大batch任务。
Batch Norm和Layer Norm
m0_38122847的博客
03-18 752
Batch Normalization（BN）和Layer Normalization（LN）是深度学习中两种核心的归一化技术，它们的核心区别在于归一化的维度和适用场景。BN和LN的核心差异源于归一化维度的选择，BN适合稳定、大批量的CV任务，而LN更适合动态、小批量的序列建模。：每个特征通道有独立的缩放参数（γ）和平移参数（β），参数数量与通道数（C）相关。：BN是“竖切”（跨样本同特征归一化），LN是“横切”（单样本所有特征归一化）。上对每个特征通道进行归一化。），LN会计算每个样本（B×T）的。
Batchnorm和Layernorm的区别
chase
02-27 2577
Batchnorm和Layernorm的区别
Batchnorm 和Layernorm 区别
Naturino的博客
01-16 4538
对比Batchnorm和Layernorm的区别
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 2052
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。
腾讯二面手撕题：BatchNorm和LayerNorm
qq_54708219的博客
07-20 1161
在训练过程中，随着网络参数的更新，每一层输入的。
BatchNorm和LayerNorm的区别
scar2016的博客
02-28 4420
文章目录1. 说明2. 长度不一致问题 1. 说明 Batch Normalization 的处理对象是对一批样本， Layer Normalization 的处理对象是单个样本。Batch Normalization 是对这批样本的同一维度特征做归一化， Layer Normalization 是对这单个样本的所有维度特征做归一化 2. 长度不一致问题 当单个样本的长度不一致时，就需要用到layerNorm 如上图所示，当样本1,2，3之间出现长度不同的时候，我们就得用LayerNorm来处理这个问题
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
07-12 808
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。
【深度学习】BatchNorm、LayerNorm
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huihui__huihui的博客
07-05 702
Batch Norm x = torch.rand(5, 3, 5, 5) #batchsize=4 RGB图像 x1 = x.permute(1, 0, 2, 3).reshape(3, -1) # 对(N, H, W)计算均值方差 mean = x1.mean(dim=1).reshape(1, 3, 1, 1) # x1.mean(dim=1)后维度为(3,) std = x1.std(dim=1, unbiased=False).reshape(1, 3, 1, 1) my_bn = (x - m
batch norm和layer norm区别
ttest11的博客
06-12 1039
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 和layernorm的区别
weixin_41012399的博客
07-24 5667
导致batchnorm，样本长度变化时，bn算的均值和方差抖动比较大。而且bn是在训练结束后存一个全局的均值和方差，预测时用。右侧是layernorm，把每个batch的数据计算均值和方差，然后归一化。layernorm没有这个缺点，因为layernorm是对每个样本计算的均值和方差，不需要保存一个全局均值方差。左侧是batchnorm，把每个特征计算均值方差，然后做归一化。batchnorm是按照图中蓝色的切割，然后再去做归一化。layernorm是按照图中黄色的切割，然后再去做归一化。...
layerNorm和batchNorm
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03-19 3692
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LayerNorm 与 BatchNorm异同
weixin_45760718的博客
03-14 829
思想与BatchNorm一致，都是通过将某一部分变为均值为0，方差为1来正则化。，并且可以通过学习参数 γ 将其变为方差/均值为任意值的参数。方法：Pytorch。
LayerNorm和BatchNorm
weixin_40459958的博客
09-09 537
BatchNorm是对不同样本间的同一维特征做归一化，即标准化某一特征整体的分布 LayerNorm是对同一样本的不同维特征间做归一化，即标准化某一样本特征的分布
batchnorm和layernorm
03-04
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，...
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