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Batchnorm和Layernorm的区别

在深度学习训练中,我们经常会遇到这两个归一化操作,他们之间有什么区别呢?我们来简单介绍一下:

BatchNorm:

在深度学习训练的时候我们的数据如果没有经过预处理,有可能会出现梯度消失或者梯度爆炸的情况,那么应该怎么解决这个问题呢?所以我们经常会在训练之前和训练的时候使用标准处理,在CV中最常用的就是BN。我们先来看张动图:
在这里插入图片描述
从上面的动图中可以看出,BN是针对batch而言的,针对每一个batch的统一通道计算均值和方差进行归一化,因此batch越大,归一化的结果越好。
需要注意的是BN中实际上是四个参数,除了公式中的α\alphaαβ\betaβ 之外,还有两个隐晦的参数,统计均值和方差,我们知道在计算BN的时候是针对一个batch的,而batch的选择个整体的样本均值和方差是由差距的,英雌在计算的时候要不断地更新统计到的均值和方差,作为最终的统计均值和方差。

LayerNorm:

简单介绍layernorm,就是batchborm是针对一个batch的每个通道之间进行计算均值和方差,而layernorm是针对一个特征矩阵之间按照通道进行计算均值和方差,他只有两个参数,公式和BN是一样的。所以在CV中基本上不用这个归一化,没有什么意义。
除此之外,还有其他的归一化方法,如:GNIN等,用到的时候可以自己查阅一下资料,下面贴张图:
在这里插入图片描述
以上只是对batchnorm和layernorm做一个简单的介绍,并没有深入剖析,如有错误,敬请指正。

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