Pytorch BatchNorm
Pytorch BatchNormal
文章目录
- Pytorch BatchNormal
- BatchNormal使用原理
- 代码实现
- Image Normalization
- Batch Normalization
- eg:
- Batch Norm
- Layer Norm
- Insatnce Norm
- 处理过程
- 代码实现
- 正式写法
- BatchNorm2d
- 全局打印
- 处理结果
BatchNormal使用原理
sigmoid函数一般会在(-4-4)的范围内，有较大变动，当超出了以后就不能很好显示，这是使用BatchNorm，将数据映射以0为均值，到(-1,1)范围内，以便于计算
当采用梯度下降时，如果由w2方向下降，很容易进行变换，但是当w1方向时，很难变换，此时可以使用batchnormal达到右图效果，这样任何方向内，梯度下降的效果都相同
代码实现
Image Normalization
eg：
将R,G,B三个求出均值std,然后使用noralization,使数据分布更加均匀，以便于找到最优解
Batch Normalization
四种Batch Normalization
eg:
Batch Norm
数据的结构:[N,C,HW]
N：图片数量 C：RGB，三种色彩 HW:像素点
对N方向(eg:6张图片)，采集6张图片的784个图片像素点，求一个均值，生成维度为3的一个batch
Layer Norm
统计当前图片的数据的C和HW整体均值
Insatnce Norm
统计当前图片，当前色彩RGB下的一个像素点HW均值
处理过程
方差
统计数据
处理结果会更加接近N(0,1)的正态分布
这两个参数需要学习得到
代码实现
数据集为[100,16,784] 100个图片，16个经历过池化层的数据，784的像素
统计16个batch的batchnormal
正式写法
BatchNorm2d
全局打印
处理结果
更加便于训练，拟合训练曲线效果更好，拟合速度更快
更加容易搜索到最优解，梯度信息更加明显，参数调整更加方便
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