更好的训练效果——-用组归一化替代批归一化

最新推荐文章于 2025-10-10 09:33:19 发布
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#深度学习

博客指出，在多数情况下，使用组归一化（Group Normalization）处理数据比批归一化（Batch Normalization）能获得更好的训练结果。作者建议开发者在实践中不应盲目尝试，而应结合前人经验，多方面考虑优化策略。文章链接：[链接](https://www.jianshu.com/p/61dfd598e878?utm_source=oschina-app)。

     对数据用组归一化处理在多数的情况下得到的训练结果优于批归一化得到的训练结果。
     不能盲目的尝试，要多看看以前大佬们做过项目的思想，多方综合。
附上原文链接:链接: https://www.jianshu.com/p/61dfd598e878?utm_source=oschina-app.

FAQ_
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AIGC实战——归一化流模型(Normalizing Flow Model)
盼小辉丶的博客
02-05 1万+
归一化流模型是由神经网络定义的可逆函数，通过变量变换，直接对数据密度函数进行建模。在一般情况下，变量变换方程需要计算高度复杂的雅可比行列式，但这并不实际。为了解决这一问题，RealNVP 模型限制了神经网络的形式，使其满足两个基本条件：可逆性和易于计算的雅可比行列式。
NLP高频面试题（五十四）——深度学习归一化详解
WeLearnNLP
04-25 546
现代深度学习中出现了多种归一化技术，它们各有针对的应用场景和特点。我们下面将介绍批归一化（Batch Normalization）层归一化（Layer Normalization）组归一化（Group Normalization）等最为常见的方法，以及实例归一化（Instance Normalization）、**权重归一化（Weight Normalization）**等衍生技术。对于每种方法，我们将讨论其核心原理、计算步骤、优势与局限。
区分不同的归一化方法，批归一化、层归一化、实例归一化、组归一化
weixin_47129891的博客
06-27 3764
不同的归一化方法适用于不同的应用场景和模型结构。Batch Normalization适用于大规模批量训练的CNN，Layer Normalization适用于RNN和小批量训练，Instance Normalization常用于风格迁移任务，而Group Normalization则提供了一种在各种任务中对小批量数据也能稳定有效的归一化方法。在实际应用中，选择适合的归一化方法可以显著提高模型的性能和训练效率。
知识点：归一化与批归一化
jane_6091的博客
01-02 795
最常见的归一化： 1.将输入数据x_train,x_valid,x_test归一化为均值为0，方差为1的数据。 2.min-max归一化：x*=(x-min)/(max-min) 3.Z-score 归一化：(x-均值)/方差 批归一化： 在神经网络中，对每一层的激活值都做归一化 ...
批量归一化(Batch Normalization)
waq127520的博客
11-23 5275
1.概述 在神经网络的训练中，我们有很多的参数如学习率、权重衰减系数等，我们使用随机梯度下降法等时，往往需要对这些参数不断调整，这将会花费我们大量的时间。这种情况下使用批量归一化能很好地解决这种问题。 批量归一化即通过归一化、缩放及平移使得数据变为满足或近似高斯形式的分布。我们知道在神经网络训练开始前，这是因为神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛...
神经网路：批归一化
吃葡萄不吐葡萄皮
06-21 1019
批归一化（Batch Normalization，BN）是一种常用的正则化技术，用于加速深度神经网络的训练过程和提高模型的收敛性。在训练过程中，每个批次的均值和方差会被用于标准化，而在推断过程中，使用累积的均值和方差进行标准化。BN层对输入数据的微小扰动具有一定的鲁棒性，可以提高模型对输入数据的适应能力和泛化能力。层归一化对每个样本的所有特征进行标准化，适用于逐样本的序列数据，如自然语言处理任务。将特征分成若干组，对每组内的特征进行标准化，通过学习得到每组的缩放因子和偏移量。
批归一化（Batch Normalization）
Lavi的专栏
03-24 968
先保存两篇博客,注意卷积神经网络的的BN是怎么实现的： 【深度学习】批归一化（Batch Normalization） 卷积神经网络CNN（2）—— BN(Batch Normalization) 原理与使用过程详解 ...
Transformer——Q68 推导混合归一化（Hybrid Norm）的模态适配权重分配
墨顿随笔
05-10 983
假设我们有 N 种不同的归一化方法，分别记为，对于输入数据 x，混合归一化的输出 y 可以表示为：其中，是第 i 种归一化方法的模态适配权重，且满足。这些权重决定了每种归一化方法在最终输出中所占的比例，是混合归一化实现模态适配的关键。HybridNorm类继承自nn.Module，在__init__方法中，初始化了特征数量和归一化方法的种类norm_types（这里示例为 2 种）。创建了一个ModuleListnorms。
一文速学-数据预处理归一化详细解释
master_hunter的博客
09-28 3万+
一、为何要进行数据预处理？ 1.任何收集而来的庞大数据往往是不可能一拿到就可以立马用得上的，比如一些数值大的数据，计算量复杂度高，不容易收敛，很难进行统计处理。 2.数据不符合正态分布，无法做一些符合正态分布的数学分析。 所以为了对数据进行更好的利用，我们需要使数据标准化。 二、数据标准化 数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都
Seurat学习笔记 —— 1.3 sctransform归一化
最新发布
生物我了个神
10-10 1334
参考的官网教程：scRNA-seq数据中的异质性常常会受到包括测序深度在内的技术因素的干扰。即使在同一细胞类型中，每个细胞检测到的分子数量也可能存在显著差异。对scRNA-seq数据的解读需要有效的预处理和归一化操作，以消除这种技术差异。SCTransform方法无需进行添加伪计数或对数转换等启发式步骤，并且改进了常见的下游分析任务，如可变基因选择、降维和差异表达分析。SCTransform论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31870423/
归一化总结
saoqi_boy的博客
04-01 1823
常见的一些归一化方法的总结
何恺明、吴育昕最新成果：用组归一化替代批归一化
AI科技大本营
03-25 5358
编译 | 阿司匹林AI科技大本营按：近日，FAIR 团队的吴育昕和何恺明提出了组归一化（Group Normalization，简称 GN）的方法。其中，GN 将信号通道分成一个个组别，并在每个组别内计算归一化的均值和方差，以进行归一化处理。此外，GN 的计算与批量大小无关，而且在批次大小大幅变化时，精度依然稳定。实验结果证明，GN 在多个任务中的表现均优于基于 BN 的同类算法，这表明 GN 能
批归一化作用_批归一化（Batch Normalization）详细解释笔记
weixin_39881958的博客
12-21 1643
批归一化(Batch Normalization)的详细解释​ 以前在神经网络训练中，只是对输入层数据进行归一化处理，却没有在中间层进行归一化处理。要知道，虽然我们对输入数据进行了归一化处理，但是输入数据经过矩阵乘法以及非线性运算之后，其数据分布很可能被改变，而随着深度网络的多层运算之后，数据分布的变化将越来越大。如果我们能在网络的中间也进行归一化处理，是否对网络的训练起到改进作用呢？答案是肯定的...
【深度学习】批归一化（Batch Normalization）
热门推荐
vict_wang的博客
03-02 4万+
来源：https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8453498.html https://blog.youkuaiyun.com/bingo_csdn_/article/details/79393354 文章目录一、简介二、BN作用1.特征分布对神经网络训练的作用2.BN的作用三、BN的原理四、BN到底解决了什么五、预测时均值和方差怎么求？六、卷积神经网络CNN中的BN 一、简介 BN...
组归一化（Group Normalization）的解释
duanshao的专栏
04-23 2万+
看了网上最新的一些文章，来解释组归一化（Group Normalization）。发现百家号的如下文章，解释的比较清晰。大家可去学习参考。文章标题是“全面解读Group Normalization”，网址如下http://baijiahao.baidu.com/s?id=1596620335120928574&wfr=spider&for=pc现把主要信息列举出来，便于今后学习。G...
批归一化Batch Normalization学习笔记
bingo_csdn_的博客
02-27 8794
1 Batch Normalization（BN）的作用 1.1 特征分布对神经网络训练的作用 在神经网络的训练过程中，我们一般会将输入样本特征进行归一化处理，使数据变为均值为0，标准差为1的分布或者范围在0~1的分布。因为当我们没有将数据进行归一化的话，由于样本特征分布较散，可能会导致神经网络学习速度缓慢甚至难以学习。 用2维特征的样本做例子。如下两个图 上图中样本特征的分布为椭圆，...
关于Batch Normalization（批归一化）的理解
jyli2_11的博客
07-06 6667
近期将Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift读了两遍，参考了几篇博客，现将自己的理解总结如下。 它的好处： 最主要的减少梯度消失，加快收敛速度。 然后允许更大的学习率、不需要dropout、减少L2正则、减少扭转图像（其实都是第一个好处带来的）。
批归一化(Batch Normalization)详解
AI视觉Daily
02-02 3万+
批归一化(Batch Normalization)详解 文章目录批归一化(Batch Normalization)详解前言一、数据归一化二、BN解决的问题：Internal Covariate Shift三、BN如何做的数据归一化四、BN的本质总结 前言 批归一化简称BN，是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中“梯度弥散（特征分布较散）”的问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定。所以目前BN已经成为几
非归一化直方图优化GrabCut图像分割算法
然后，通过非归一化直方图来计算像素点属于前景或背景的概率，替代了原有的GMM迭代学习过程。这种方法减少了计算复杂度，从而提高了分割效率。 非归一化直方图的计算可以快速对像素点进行分类，因为它能更直观地...
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