深度学习《各种归一化的区别》

一：各种归一化

Batch Normalization，其论文：https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf
Layer Normalizaiton，其论文：https://arxiv.org/pdf/1607.06450v1.pdf
Instance Normalization，其论文：https://arxiv.org/pdf/1607.08022.pdf
Group Normalization，其论文：https://arxiv.org/pdf/1803.08494.pdf
Switchable Normalization，其论文：https://arxiv.org/pdf/1806.10779.pdf

二：详细介绍
BN、LN、IN和GN这四个归一化的计算流程几乎是一样的，可以分为四步：
1.计算出均值
2.计算出方差
3.归一化处理到均值为0，方差为1
4.变化重构，恢复出这一层网络所要学到的分布

下面简答你说一下各个部分的
他们的区别如下图所示

众所周知，深度网络中的数据维度一般是[N, C, H, W]或者[N, H, W，C]格式，N是batch size，H/W是feature的高/宽，C是feature的channel，压缩H/W至一个维度，其三维的表示如上图。

Batch Normalization：
1.BN的计算就是把每个通道的NHW单独拿出来归一化处理
2.针对每个channel我们都有一组γ,β，所以可学习的参数为2*C
3.当batch size越小，BN的表现效果也越不好，因为计算过程中所得到的均值和方差不能代表全局。

Layer Normalizaiton：
1.LN的计算就是把每个CHW单独拿出来归一化处理，不受batchsize 的影响
2.常用在RNN网络，但如果输入的特征区别很大，那么就不建议使用它做归一化处理

Instance Normalization
1.IN的计算就是把每个HW单独拿出来归一化处理，不受通道和batchsize 的影响
2.常用在风格化迁移，但如果特征图可以用到通道之间的相关性，那么就不建议使用它做归一化处理

Group Normalizatio
1.GN的计算就是把先把通道C分成G组，然后把每个gHW单独拿出来归一化处理，最后把G组归一化之后的数据合并成CHW
2.GN介于LN和IN之间，当然可以说LN和IN就是GN的特列，比如G的大小为1或者为C

Switchable Normalization
1.将 BN、LN、IN 结合，赋予权重，让网络自己去学习归一化层应该使用什么方法
2.集万千宠爱于一身，但训练复杂

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本文学习抄录自：https://blog.csdn.net/u013289254/article/details/99690730

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