pytorch中的批量归一化BatchNorm1d和BatchNorm2d的用法、原理记录

1.对2d或3d数据进行批标准化（Batch Normlization）操作：

原类定义：

class torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True):

参数释义：

num_features：特征的维度 (N,L) -> L ;(N,C,L) -> C

eps：在分母上添加一个定值，不能趋近于0

momentum：动态均值和动态方差所使用的动量，这里的momentum是对均值和方差进行的滑动平均。
即 μ1 = （1 - momentum）* μ_last + momentum * μ，这里μ1为输出值，μ_last为上一次的计算值，μ为真实计算的值

affine：布尔变量，是否为该层添加可学习的仿设变换，仿射变换的系数即为下式的gamma和beta

原理：计算各个维度均值和标准差。

2.对由3d数据组成的4d数据（N,C,X,Y）进行Batch Normlization；

类定义：

class torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True):

参数释义：

num_features：特征的维度 (N,C,X,Y) -> C

eps：在分母上添加一个定值，不能趋近于0

momentum：动态均值和动态方差所使用的动量，原理同上

affine：布尔变量，是否为该层添加可学习的仿设变换，原理同上

原理：计算各个维度均值和标准差。

3.调用:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.function as Fself.batch_norm = nn.BatchNorm1d(num_features)#默认参数可以不填self.batch_norm1 = nn.BatchNorm2d(num_features) #默认参数可以不填

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