nn.BatchNorm2d

最新推荐文章于 2025-04-13 09:44:43 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： pytorch batchnorm2d
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jiugedexiaodi/article/details/90812412
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本文探讨了PyTorch中BatchNorm2d层的重要作用，特别是在卷积神经网络中如何有效防止梯度消失或爆炸的问题，强调了其参数设置与卷积输出通道数的关系。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

今天查资料看到说batchnorm2d的作用如下
nn.BatchNorm2d(out_channel),         #BatchNorm2d最常用于卷积网络中(防止梯度消失或爆炸)，设置的参数就是卷积的输出通道数

转一篇文章可以看看

Pytorch中的Batch Normalization操作

【深度学习】torch.nn.BatchNorm2d
q742971636的博客
03-30 1735
官网链接：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.BatchNorm2d.html?highlight=batchnorm#torch.nn.BatchNorm2d BatchNorm2d作用：在一张特征图里，把数据重新拉到标准正太分布，让神经网络更好学习到东西，这意思有点像是正则化能力，也能起到防止过拟合的一些功能。 公式： CLASStorch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum
PyTorch库学习之nn.BatchNorm2d模块
qq_46396470的博客
08-11 955
是 PyTorch 深度学习框架中的一个模块，用于对二维卷积层的输出进行批量归一化（Batch Normalization）。批量归一化是一种常用的正则化技术，可以加速训练过程，提高模型的泛化能力。它通过规范化层的输入来减少内部协变量偏移，即确保网络的每一层输入数据的分布保持相对稳定。
Pytorch-nn.BatchNorm2d()
weixin_33795806的博客
12-11 450
Pytorch官方文档： 测试代码： 转自：https://blog.csdn.net/tmk_01/article/details/80679549 import torchimport torch.nn as nnm = nn.BatchNorm2d(2,affine=True) #weight(gamma)和bias(beta)将被使用input = torch.randn(1,2...
什么是二维批量归一化操作（Batch Normalization, BN）
最新发布
wangdh001的博客
04-13 1660
​​１、通道独立​​：BN对每个通道单独计算 μ 和 σ² ，其他通道不影响当前通道。​​２、批次统计​​：均值和方差来自批次内所有样本的同一通道数据（共 B×H×W 个值）。​​３、训练与测试区别​​训练时：使用当前批次的 μ 和 σ²。测试时：使用训练时累积的移动平均 μ 和 σ²通过BN，数据被归一化到均值为0、方差为1的分布，从而加速训练并提升模型稳定性。
nn.batchnorm2d
是鲤鱼啊
12-13 1万+
nn.Conv2d(in_channel, out_channel, 3, stride, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_channel), #BatchNorm2d最常用于卷积网络中(防止梯度消失或爆炸)，设置的参数就是卷积的输出通道数 nn.ReLU(inplace=True), http://www.mamicode.com/inf...
nn.Batchnorm2d
xx_xjm的博客
09-29 502
学习
【深入理解Batch Normalization（3）】pytorch——nn.BatchNorm2d()函数
Hali_Botebie的博客
03-04 3536
https://blog.csdn.net/bigFatCat_Tom/article/details/91619977 https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-nn/#normalization-layers-source https://blog.csdn.net/t20134297/article/details/104960101 基本原理 对小批量(mini-batch)3d数据组成的4d[batch
解决nn.batchnorm2d报错：RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation
m0_48341098的博客
07-09 572
这行代码可以放在train（）函数之外，或者main（）函数之外，例如定义args参数之前的parser = argparse.ArgumentParser()。这种问题往往非常头疼，因为只告诉你是梯度回传的问题，不告诉具体是哪，往往这种操作会由一些inplace操作导致。运行后发现报错位置在nn.batchnorm2d，也就是说是我的batchnorm层导致梯度无法回传。搜索了很多关于“batchnorm导致梯度无法回传”，几乎没有相关内容。，然而我检查我代码，没有此操作。随后根据报错提示，用。
PyTorch学习笔记（1）nn.Sequential、nn.Conv2d、nn.BatchNorm2d、nn.ReLU和nn.MaxPool2d
weixin_42495721的博客
01-15 1万+
这里写目录标题一、nn.Sequential二、nn.Conv2d 一、nn.Sequential torch.nn.Sequential是一个Sequential容器，模块将按照构造函数中传递的顺序添加到模块中。另外，也可以传入一个有序模块。 为了更容易理解，官方给出了一些案例： # Sequential使用实例 model = nn.Sequential( nn.Conv2d(1,20,5), nn.ReLU(), nn.Conv2d(20,
PyTorch踩坑指南（1）nn.BatchNorm2d()函数
白水煮蝎子
04-16 2万+
前言 最近在研究深度学习中图像数据处理的细节，基于的平台是PyTorch。心血来潮，总结一下，好记性不如烂笔头。 Batch Normalization 对于2015年出现的Batch Normalization1，2018年的文章Group Normalization2在Abstract中总结得言简意赅，我直接copy过来。 Batch Normalization (BN) is a mile...
【PyTorch】详解pytorch中nn模块的BatchNorm2d()函数
热门推荐
安静
06-12 19万+
基本原理 在卷积神经网络的卷积层之后总会添加BatchNorm2d进行数据的归一化处理，这使得数据在进行Relu之前不会因为数据过大而导致网络性能的不稳定，BatchNorm2d()函数数学原理如下： BatchNorm2d()内部的参数如下： 1.num_features：一般输...
nn.BatchNorm2d()
Xiang_bin_bin的博客
10-13 671
一起来学习nn.BatchNorm2d()的原理参考链接：BatchNorm2d这是什么层BatchNorm2d详解。
详细解读nn.BatchNorm2d——批量标准化操作
北国觅梦
05-18 4万+
参考链接：完全解读BatchNorm2d归一化算法原理_机器学习算法那些事的博客-优快云博客nn.BatchNorm2d——批量标准化操作解读_视觉萌新、的博客-优快云博客_batchnormal2d 写着一篇博客的目的是为了彻底弄清楚里面具体是怎么计算的，同时也是因为有了太多的博客并没有深入理解，所以特地写一篇博客记录一下。也为了防止后来者脑壳疼。 如果有用的话，请记得点赞+关注哦 一、参数解读 torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, mo
Pytorch学习笔记(三):nn.BatchNorm2d()函数详解
源的博客
06-15 3645
Pytorch学习笔记(一):torch.cat()模块的详解 Pytorch学习笔记(二):nn.Conv2d()函数详解 Pytorch学习笔记(三):nn.BatchNorm2d()函数详解
nn.BatchNorm2d——批量标准化操作解读
qq_50001789的博客
09-27 8899
nn.BatchNorm2d——批量标准化操作 torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None) 功能：对输入的四维数组进行批量标准化处理，具体计算公式如下： y=x−mean[x]Var[x]+eps∗gamma+beta y=\frac{x-mean[x]}{\sqrt{Var[x]+eps}}*gamma
Batch Normalization原理及pytorch的nn.BatchNorm2d函数
Mr.horse的博客
02-15 4253
下面通过举个例子来说明Batch Normalization的原理，我们假设在网络中间经过某些卷积操作之后的输出的feature map的尺寸为4×3×2×2，4为batch的大小，3为channel的数目，2×2为feature map的长宽 整个BN层的运算过程如下图： 上图中，batch size一共是4, 对于每一个batch的feature map的size是3×2×2 对于...
Pytorch中批规范化(nn.BatchNorm2d())
weixin_45738220的博客
04-03 2317
有时模型训练好了，将训练完成后的参数读入网络做测试的时候发现效果变差。这极有可能就是BatchNorm出现问题。下面就对pytorch中的nn.BatchNorm2d()做一个详解。 这里先放上原文链接(大部分参考这篇文章) torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True, track_running_st...
BatchNorm2d的使用
l8947943的博客
12-18 2819
先看用法 import torch import torch.nn as nn input = torch.randn(1, 2, 3, 4) print(input) bn = nn.BatchNorm2d(num_features=2) res = bn(input) print(res) 2. 作用 其实就是将一批feature map进行标准化处理。我们都学过正态分布的表达，xˉi=x−μσ2{\bar x_i} = \frac{{x - \mu }}{{{\sigma ^2}}}xˉ.
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