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pytorch 中layernorm 的使用
https://zhuanlan.zhihu.com/p/288300334 import torch import torch.nn as nn import numpy as np a = torch.tensor([[[1.0,2.0,3.0], [4.0,5.0,6.0]], [[1.0,2.0,3.0], [4.0,5.0,6.0]]]) print(a) print(a.shapPytorch——BatchNorm层和LayerNorm层的参数含义以及应用理解
在我们平常面试和工程中会用到BN和LN,但或许没有去了解过BN和LN到底在那个维度上进行的正则化(减均值除以标准差)。下面将会采用各种例子来为大家介绍BN层和LN层各个参数以及差别。 一、BatchNorm(批标准化): BatchNorm一共有三个函数分别是BatchNorm1d,BatchNorm2d,BatchNo【AI基础】图解手算BatchNorm、LayerNorm和GroupNorm
这几天整理对比了一下网络中几个常用的Norm的方法,之前也看过,网上有很多讲的非常详细的资料,以前看一下理解了就过了,时间长了就模糊了,此次自己亲手算了一遍,加深了印象,特此整理一下,以便之后的回顾。 设置一个Tensor,其Size为[3,4,2,2],便于之后的理解 一、BatchNorm Batc