深度学习-norm

最新推荐文章于 2025-10-14 11:50:55 发布
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本文探讨了多种norm的分类，通过详细的图表解析，帮助读者更深入地理解各种norm的区别和应用。参考大神的文章，虽然感觉有些挑战，但收获颇丰。

有关几种norm的分类，暂且看下面几张图，有空可以参考这个博客具体看看

norm

看这个
看完大神的一些文章感觉好沮丧，他们太强了

深度学习基础之BatchNorm和LayerNorm
学习笔记
10-18 5822
batch norm适用于CV，因为计算机视觉喂入的数据都是像素点，可以说数据点与点之间是可以比较的，所以使用batch norm可以有比较好的效果，而NLP里，每个词的词向量是一组向量表示一个词，一个词向量割裂开来看是没有意义的，因此不同词向量里的数据点是不能混为一谈的，所以batch norm之后可能会使得词损失语义，效果就可能不好了，但是使用layer norm只是让各个词向量进行标准化，就能够有比较理想的效果了。
【深度学习】BatchNorm、LayerNorm
热门推荐
研究兴趣：开放集识别、开放世界识别、新类发现、增量学习、少样本学习
04-14 1万+
BatchNorm、LayerNorm的概念、作用、实现
一文读懂深度学习中的标准化Norm
qq_38142901的博客
10-14 989
深度学习中的标准化（Norm）方法通过缓解内部协变量偏移问题，提升模型训练效率和收敛速度。常见方法包括 Batch Norm (BN),Layer Norm (LN), Group Norm (GN)与 Instance Norm (IN)。 核心思想均是通过均值和方差归一化数据，但操作维度差异使其适配场景有差异.
深度学习基础知识（三）--- Normalization 规范化 操作
朝花&夕拾
12-29 5717
本文部分过程和图片来源于以下参考资料 参考资料： 知乎专栏 - 张俊林 - 深度学习中的Normalization模型 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/43200897 知乎专栏 - Juliuszh - 详解深度学习中的Normalization，BN/LN/WN - https://zhuanlan.zhihu.com/p/33173246 优快云 ...
深度学习 norm层
weixin_36096321的博客
08-11 322
我整理的一些关于【深度学习】的项目学习资料（附讲解～～）和大家一起分享、学习一下：https://d.51cto.com/Hpqqk2深度学习中的Norm层 在深度学习中，Norm层是常用的技术之一，旨在改善模型的收敛速度和稳定性。Norm层有多种形式，包括Batch Normalization、Layer Normal...
深度学习基础知识 BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm的用法解析
guoqingru0311的博客
10-10 2784
深度学习基础知识 BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm的用法解析
Transformer归一化技术解析：Pre-Norm/Post-Norm与LayerNorm/RMSNorm的演进与选择
qq_54445177的博客
04-08 1639
Transformer归一化技术解析：Pre-Norm/Post-Norm与LayerNorm/RMSNorm的演进与选择
Transformer中Post-Norm和Pre-Norm如何选择？
大鹏的专栏
04-21 880
这种路径的核心作用是保留原始输入的信息，并通过残差连接（Residual Connection）等机制帮助梯度更顺畅地反向传播，避免深层网络中的梯度消失问题。其中第二项的方差由于有 norm 是不随层数变化的，于是 x 的方差会在主干上随层数积累。到了深层以后，单层对主干的影响可以视为小量，而不同层的 f 统计上是相似的，于是有。这样训练出来的深层 ResNet or Transformer，深层部分实际上更像扩展了模型宽度，所以相对好训练，但某种意义上并不是真正的 deep.
基于多种模型剪枝方法（L1-norm、Slimming、AutoSlim）的模型轻量化和模型压缩实现
03-13
在当前的深度学习领域，模型的复杂性和计算资源的需求不断增长，这促使研究者们寻找模型轻量化和压缩的方法。本文将深入探讨三种常见的模型剪枝技术：L1-norm剪枝、Slimming以及AutoSlim，这些技术在降低模型大小、...
大模型时代的归一化技术：解密Transformer架构中Pre-Norm与RMSNorm的黄金组合
qq_54445177的博客
04-09 1010
大模型时代的归一化技术：解密Transformer架构中Pre-Norm与RMSNorm的黄金组合
[从0开始AIGC][LLM]：Pre-Norm or Post-Norm？训练效率还是训练效果？
Bin_Dut的博客
08-27 1315
Pre-Norm和Post-Norm之间的对比是一个“老生常谈“的问题，目前也没有一个比较好的结论解释清楚，当前比较明确的结论是：同一设置下，Pre-Norm结构往往更加容易训练，但最终效果不如Post-Norm。Pre Norm更容易训练好理解，因为它的恒等路径更突出，但为什么它效果反而没那么好呢？
深度学习基础--正则化与norm--深度学习中的normalization综述
wydbyxr的博客
11-20 520
  Normalization的计算一般在卷积和激活函数之间。
深度学习模型组件-LayerNorm-层归一化（Layer Normalization, LayerNorm）
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 4620
层归一化（Layer Normalization，简称 LayerNorm）是一种用于深度学习的归一化技术，由 Ba, Kiros, and Hinton在 2016 年提出。它的主要目的是解决批归一化（Batch Normalization, BN）在小批量（mini-batch）训练或循环神经网络（RNN）中的局限性。
深度学习基础—Batch Norm
sniper_fandc的博客
08-20 1631
对于一个神经网络我们知道，归一化输入特征是加速网络训练的技巧之一，因为归一化后，损失函数的图像就会由狭长变得更圆，那么这是否启发我们，在深度更深模型中，对各层的输出进行归一化，有益于下一层的学习？毕竟上一层的输出是下一层的输入。这就是由于每一层的参数更新后，对于同一输入，输出的分布就会发生改变（这称之为），这带来的影响是下一层需要不断适应上一层输出的分布，从而导致下一层与上一层之间的联系紧密（有点过拟合的意思），通过归一化就可以加强层与层之间的独立性，从而加速网络的学习。
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
深度学习基础--正则化与norm--Switchable Normalization
wydbyxr的博客
11-20 533
Switchable Normalization   BN 是 Google 在 2015 年提出的归一化方法。至今已有 5000+次引用，在学术界和工业界均被广泛使用。   港中文团队提出的 SN（Switchable Normalization）解决了 BN 的不足。SN 在 ImageNet 大规模图像识别数据集和 Microsoft COCO 大规模物体检测数据集的准确率，还超过了最近由 ...
深度学习：常见的归一化层BatchNorm、LayerNorm、InstanceNorm、GroupNorm和SwitchableNorm
博学而笃志，切问而近思。
07-28 1671
深度学习：常见的归一化层BatchNorm、LayerNorm、InstanceNorm、GroupNorm和SwitchableNorm
深度学习中的Normalization总结（BN/LN/WN/IN/GN）
aift的专栏
08-11 7816
文章目录简介独立同分布（i.i.d）Internal Covariate ShiftBatch-Normalization为什么用BNBN怎么操作InferenceBatchNorm的好处 简介 在深度学习领域，Normalization用得很多，最近在学习各种Normalization方法的时候颇有感悟和收获，特此记录。 BN（Batch Normalization）于2015年由 Google...
深度学习——知识点总结2（Batch_norm）
07-08 824
1。Batch-norm层的作用 （1）问题的提出 随着训练的进行，网络中的参数也随着梯度下降在不停更新。一方面，当底层网络中参数发生微弱变化时，由于每一层中的线性变换与非线性激活映射，这些微弱变化随着网络层数的加深而被放大（类似蝴蝶效应）；另一方面，参数的变化导致每一层的输入分布会发生改变，进而上层的网络需要不停地去适应这些分布变化，使得我们的模型训练变得困难。上述这一现象叫做 Intern...
Project-Norm-Checker
最新发布
11-29
<think> 嗯，用户想了解Project-Norm-Checker的相关信息。从用户提问的措辞来看，ta对这个工具应该只有模糊的概念，需要从基础功能到使用方法的完整介绍。 注意到用户特别提到"功能、使用方法、下载"这三个关键词，说明ta可能是第一次接触这个工具。用户可能是个开发者或测试人员，需要验证模型输入数据的规范性。考虑到Norm-Checker这类工具的专业性，用户大概率有深度学习开发背景。 让我梳理几个关键点：首先需要明确说明工具的核心功能是规范检测，这从名称和引用[2]提到的预处理流程就能印证。引用[2]里提到的resize/norm/tohw等操作正是典型的数据预处理步骤，而Norm-Checker显然是监控这些环节的。 使用方法部分要分层次说明：基础使用应该包括安装和简单调用，进阶使用则需要结合引用[2]提到的具体检查项来展开。下载方式要区分pip安装和源码编译两种场景，这符合开发者习惯。 需要特别注意引用[3]提到的"环境配置"和"故障排除"——虽然引用指向的是另一个模型，但这类工具的安装问题具有普遍性，应该包含常见错误解决方案。考虑到用户可能遇到路径配置问题，在下载安装部分要强调环境变量设置。 最后考虑用户可能的延伸需求：是否支持自定义规则？能否集成到CI流程？这些在相关问题里列出比较合适，既解答潜在疑问又不会让回复过于冗长。 </think> 根据相关资料，**Project-Norm-Checker** 是一个专为深度学习/机器学习数据预处理阶段设计的规范检查工具，其主要功能与使用方法如下： --- ### **核心功能** 1. **数据规范验证** 自动检测输入数据（如图像、张量）是否符合预处理标准，包括： * **数据范围**：验证像素值是否在预期范围内（如$[0, 1]$或$[-1, 1]$） * **维度格式**：检查张量布局是否符合目标框架要求（如`CHW` vs `HWC`） * **数据类型**：确保数据类型（如`float32`, `uint8`）匹配模型输入要求 * **归一化一致性**：校验均值/标准差归一化是否被正确应用[^2] 2. **预处理流程监控** 可嵌入预处理流水线（如`resize` → `normalize` → `to_tensor`），实时拦截不符合规范的中间结果[^2]。 3. **异常定位** 当检测到违规数据时，精确输出错误层级（如“归一化后数值越界”）及原始数据位置。 --- ### **使用方法** #### 1. **安装** ```bash pip install norm-checker # 通过PyPI安装 ``` 或从GitHub源码编译： ```bash git clone https://github.com/xxx/Project-Norm-Checker.git cd Project-Norm-Checker python setup.py install ``` #### 2. **基础调用示例** ```python from norm_checker import NormValidator # 定义校验规则 validator = NormValidator( expected_range=(-1, 1), # 数值范围 expected_dtype="float32", # 数据类型 expected_dim="CHW" # 维度顺序 ) # 在预处理中插入检查点 normalized_data = normalize(raw_data) # 假设进行归一化 validator.check(normalized_data) # 关键检查！ ``` #### 3. **集成到预处理流水线** 参考引用[2]中的预处理流程，在`resize`、`norm`、`tohw`等操作后插入检查： ```python # 示例：目标检测预处理流程 from paddlex.inference.models.object_detection import processors processor = processors.YOLOProcessor() image = processor.resize(image, target_size=(416, 416)) NormValidator(expected_range=(0, 255)).check(image) # 检查resize后数据 image = processor.normalize(image, mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5]) NormValidator(expected_range=(-1, 1)).check(image) # 检查归一化后数据 ``` #### 4. **高级配置** 通过`config.yaml`自定义规则： ```yaml rules: - name: input_tensor_check expected_dim: "NCHW" tolerance: 1e-6 # 允许的浮点误差 on_error: "raise" # 违规时抛出异常 ``` --- ### **典型应用场景** 1. **模型部署调试**：快速定位预处理代码与模型预期的不匹配问题 2. **数据管道验证**：在复杂ETL流程中确保数据一致性 3. **迁移学习适配**：当替换不同预训练模型时，验证输入兼容性 > 提示：当校验失败时，工具会输出详细诊断信息，例如： > ``` > [NormError] Check failed at 'normalize' step: > - Expected range: [-1, 1] > - Actual min/max: [-1.23, 1.45] # 检测到越界值 > - Violation rate: 2.7% of pixels > ``` --- ### **下载资源** * **官方仓库**：[GitHub - Project-Norm-Checker](https://github.com/xxx/Project-Norm-Checker) * **PyPI包**：[norm-checker](https://pypi.org/project/norm-checker/) * **文档**：[Norm-Checker Documentation](https://norm-checker.readthedocs.io) ---
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