14、卷积神经网络的高级技术与应用

卷积神经网络的高级技术与应用

1. 归一化技术解析

在深度学习中，归一化技术是提升模型性能的关键手段。常见的归一化技术有组归一化（Group Normalization）、层归一化（Layer Normalization）和批量归一化（Batch Normalization）。

层归一化的有效性源于其对每个实例的特征进行单独归一化。因为一层输出的变化往往会导致下一层输入的高度相关变化，通过层归一化，前馈网络中后续层的神经元在不同训练示例中能看到相同的统计信息。

而组归一化相较于层归一化更具优势。组归一化的限制更少，它可以为每组特征学习不同的分布，这意味着能够为不同组学习潜在不同程度的贡献和重要性。

在 PyTorch 中，可以使用 torch.nn.GroupNorm 类创建组归一化层，示例代码如下：

import torch.nn as nn

layer = nn.GroupNorm(num_groups=1,
                     num_channels=32)

这里只需指定组数和通道数即可。

2. 构建 CIFAR - 10 卷积网络

CIFAR - 10 挑战包含 32×32 的彩色图像，这些图像分为 10 个可能的类别。这是一个极具挑战性的任务，有时甚至人类也难以分辨图像中的内容。

为了进行对比，我们将构建有批量归一化和无批量归一化的网络。对于有批量归一化的网络，我们将学习率提高 10 倍以充分发挥其优势。以下是包含