Transformer——Q64 分析自适应归一化（Adaptive Norm）的规模恢复能力

Transformer中自适应归一化规模恢复能力剖析
原创 已于 2025-05-09 01:32:53 修改 · 1.2k 阅读 · 18 ·
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：

#残差连接 #归一化 #transformer #深度学习 #人工智能

于 2025-05-08 01:57:04 首次发布

该问题归类到Transformer架构问题集——残差与归一化——归一化技术。请参考<

最低0.47元/天 解锁文章
NLP高频面试题（五十四）——深度学习归一化详解
WeLearnNLP
04-25 557
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。
多模态论文笔记——DiT（Diffusion Transformer）
haopinglianlian的博客
11-28 3440
本文详细介绍Transformer架构图像生成方面的应用，将Diffusion和Transformer结合起来的模型：DiT。目前DiT已经成为了AIGC时代的新宠儿，视频和图像生成不可缺少的一部分。
详解自适应层归一化adaLN
weixin_47129891的博客
06-26 7204
自适应层归一化（adaLN）是对传统层归一化的改进，通过引入自适应的归一化参数生成机制，使模型能够更灵活地适应不同任务和数据分布，提高模型的性能和稳定性。这种方法在处理复杂任务和变化多端的数据时，具有显著的优势。
（2017，AdaIN）用自适应实例归一化进行实时的任意风格迁移
qq_44681809的博客
06-05 3724
实例归一化通过归一化特征统计执行样式归一化，这些特征统计携带图像的风格信息。基于此，作者提出了AdaIN。 给定内容和风格，AdaIN 只需调整内容图像的均值和方差以匹配风格图像的均值和方差，从而使生成图像具有前者的内容和后者的风格。
深度深度网络设计中各种归一化方法总结
MasterQKK
03-07 5873
批归一化Batch Normalization, BN 层归一化Layer Normalization, LN 实例归一化， Instance Normalization, IN 自适应实例归一化， Adaptive Instance Normalization, AdaIN, 组归一化， Group Normalization, GN 权重归一化， Weight Normalization, WN 统一的数学表达形式
深度学习-各种归一化(Batch Norm、Layer Norm、Group Norm、InstanceNorm、Spatially-Adaptive Norm）
ssshyeong的博客
03-30 8333
数据的归一化操作是数据处理的一项基础性工作，本文主要介绍了现有的四种归一化方法，包括Batch Normalization、Layer Normalization、Group Normalization、InstanceNorm以及近期在图像翻译领域遇到的Spatially-Adaptive Normalization
TensorFlow2实现空间自适应归一化（Spatial Adaptive Normalization, SPADE）
盼小辉丶的博客
07-14 6443
GauGAN的主要创新是用于分割图的层归一化方法，称为空间自适应归一化（Spatial Adaptive Normalization, SPADE）。自此，GAN归一化家族中又添加了一个新秀归一化技术。
【归一化总结】BatchNorm（BN）、InstanceNorm（IN）、LayerNorm（LN） 和 GroupNorm（GN）
最新发布
weixin_44212848的博客
03-26 1421
AdaLN-Zero 是 AdaLN 的变体，最关键的区别在于初始化策略。为了更好地适应条件输入，AdaLN-Zero 的参数在初始化时设置为零，使得初始状态下归一化效果接近原始 LayerNorm。Batch Normalization 基于 mini-batch 的统计信息（均值和方差）对输入特征进行归一化。Instance Normalization 对每个样本的每个通道分别计算均值和方差进行归一化。的扩展，用于动态调整归一化后的特征分布。的扩展，通过条件输入动态调整归一化参数。
深度学习模型组件-AdaIN-自适应实例归一化（Adaptive Instance Normalization, AdaIN）
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 1868
自适应实例归一化（AdaIN）是一种用于风格迁移（Style Transfer）和图像生成的归一化方法，由 Huang & Belongie在 2017 年提出。其核心思想是让目标风格图像的统计信息（均值和标准差）直接影响内容图像的特征，从而实现风格转换。AdaIN 主要用于 风格化生成任务，如 StyleGAN 和图像风格迁移（Style Transfer）等。
Transformer细节（十）——如何在Transformer中设计自适应归一化层adaLN
weixin_47129891的博客
06-27 1703
使用子网络或简单的全连接层生成自适应的\(\gamma\)和\(\beta\)参数。利用这些参数进行标准的层归一化操作。nn.ReLU(),nn.ReLU(),自适应层归一化（adaLN）通过自适应地生成归一化参数，可以使Transformer模型更好地适应不同的任务和数据分布。通过在Transformer模型中的关键位置（如自注意力机制之后和前馈网络之后）使用自适应层归一化，可以提高模型的性能和稳定性。这种方法在处理复杂任务和变化多端的数据时，具有显著的优势。
Neural-Pose-Transfer:通过空间自适应实例归一化进行神经姿势传输。 在CVPR 2020中
03-08
神经姿势转移 这是CVPR'20论文“通过空间自适应实例归一化进行的神经姿势转移”的实现。 请查看我们的和以获取更多详细信息。 引文 如果您使用我们的代码或书面文件，请考虑引用： @inproceedings{wang2020neural, title={Neural Pose Transfer by Spatially Adaptive Instance Normalization}, author={Wang, Jiashun and Wen, Chao and Fu, Yanwei and Lin, Haitao and Zou, Tianyun and Xue, Xiangyang and Zhang, Yinda}, booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and P
【调度算法】NSGA III
weixin_44624036的博客
10-20 9708
NSGA-III（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III）算法是NSGA-II的改进版，是多目标优化领域中的重要算法之一。该算法在选择机制上进行了创新，通过引入广泛分布的参考点来维持种群的多样性，其关键优势在于其能够有效地平衡多样性和收敛性，以找到Pareto前沿上的高质量解。NSGA-III的主体框架与NSGA II初始化种群随机生成一个初始种群，其中包含多个个体（解）。每个个体通常由一组决策变量表示。非支配排序对初始种群中的个体进行非支配排序。
自适应滤波器原理——（功率）归一化最小均方算法（NLMS/PNLMS）
qq_42233059的博客
06-22 4879
归一化最小均方(Normalized Least Mean Squares，NLMS)算法是改进的LMS算法，对于较大的输入，会导致梯度噪声的放大，因此需要用输入向量的平方范数进行归一化。β一般设为一个较小的整数，防止输入数据矢量x(n)的内积过小使得μ(n)过大而引起稳定性能下降，一般取0.0001。滤波器的变化与输入信号的大小直接相关，输入较大时，会产生梯度噪声放大的问题，因此，在实际的应用中，我们希望两次权重的更新之间，滤波器权重的变化要尽可能小，波动不要太剧烈，即最小扰动原理。
【深度学习】大规模DiT模型部署轻松拿下！港中文等提出TerDiT：性能不输全精度模型...
fengdu78的博客
06-16 607
作者丨科技猛兽 编辑丨极市平台导读受低比特 LLM 量化感知训练方案的启发，本文研究了三值 DiT 模型的 QAT 量化方法，并引入了 DiT 特异性改进来更好地训练。本文目录1 TerDiT：三值 Diffusion Transformer(来自港中文，上海交大，上海 AI Lab)1 TerDiT 论文解读1.1 Diffusion Transformer 变大之后的部署难题1.2 Di...
Layer Normalization层归一化 加速神经网络训练的有效技术 归一化与批归一化和权重归一化进行了比较 递归神经网络（RNN）Transformer
万有文的博客
05-16 1408
训练最新的深度神经网络在计算上是昂贵的，减少训练时间的一种方法是归一化神经元，最近引入的一种称为批归一化的技术使用训练案例的小批量上神经元的总输入分布来计算均值和方差，然后使用均值和方差对每个训练案例中该神经元的总输入进行归一化，这大大减少了前馈神经网络的训练时间。但是，批归一化的效果取决于小批量的大小，如何将其应用于递归神经网络尚不明显。在本文中，我们通过在单个训练案例上计算从层的所有总输入到神经元的归一化的均值和方差，将批归一化转换为层归一化。
【PaddlePaddle飞桨复现论文】——（论文阅读）U-GAT-IT：基于自适应层实例归一化的无监督生成注意力网络用于图像到图像的转换
KF_Guan的博客
08-06 1578
U-GAT-IT以端到端的方式，结合了新的attention模块（添加辅助分类器）和新的自适应层实例归一化（AdaLIN）功能，提出了一种无监督的图像到图像翻译的新方法。
CVPR 2019 开源论文 | 基于空间自适应归一化的图像语义合成
Paper weekly
08-01 2054
作者丨武广学校丨合肥工业大学硕士生研究方向丨图像生成深度学习在算力的推动下不断的发展，随着卷积层的堆叠，模型的层数是越来越深，理论上神经网络中的参数越多这样对数据的拟合和...
MRI脑图像处理-归一化：python,自适应归一化
chenran187906的博客
09-14 6055
Reference: https://blog.youkuaiyun.com/gefeng1209/article/details/90414604?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-opensearch-2.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-opensearch-2.channel_param
最新归一化层
03-21
Switchable Normalization 提供了一种灵活机制，允许模型自适应地选择合适的归一化策略组合[^3]。具体而言，该方法引入加权参数 α、β 和 γ 来平衡不同类型的规范化效果： \[ \text{Output} = \alpha * \text{BN}...
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

打赏作者

墨顿

唵嘛呢叭咪吽

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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