首页 > TAG信息列表 > 组归
深度学习四种不同归一化方式对比
深度学习中数据的维度⼀般是【N, H, W, C】格式，其中 N 是batch size，H、W是特征图的⾼和宽，C是特征图的通道数。如下图所⽰，是 BN、LN、IN 与 GN 作⽤⽅式的对⽐图。 下⾯分别来解释这四种不同的归⼀化⽅式： 批归⼀化BN：对批次⽅向（N）做归⼀化 层归⼀化LN：在通道⽅向（C）上做归⼀化，主要深度学习四种不同归一化方式对比
深度学习中数据的维度⼀般是【N, H, W, C】格式，其中 N 是batch size，H、W是特征图的⾼和宽，C是特征图的通道数。如下图所⽰，是 BN、LN、IN 与 GN 作⽤⽅式的对⽐图。 下⾯分别来解释这四种不同的归⼀化⽅式： 批归⼀化BN：对批次⽅向（N）做归⼀化 层归⼀化LN：在通道⽅向（C）上做归⼀化，主要