Instance norm
本来这周已经写好了轻量级网络的总结(mobilenet和shufflenet),可是没有来得及保存然后电脑就关机了,写博客也是为了学习东西,所以也不打算重新再写了。还是简要写一下最近用到的instance norm。
在目前的GAN和style transfer的任务中,目前的IN norm要好于BN,IN主要用于对单张图像的数据做处理,而BN主要是对Bacth的数据做处理。由于BN在训练时每个batch的均值和方差会由于shuffle都会改变,所以可以理解为一种数据增强,而IN可以理解为对数据做一个归一化的操作。
换句话说,BN的计算是要受其他样本影响的,由于每个batch的均值和标准差不稳定,对于单个数据而言,相对于是引入了噪声,但在分类这种问题上,结果和数据的整体分布有关系,因此需要通过BN获得数据的整体分布。而instance norm的信息都是来自于自身的图片,相当于对全局信息做了一次整合和调整,在图像转换这种问题上,BN获得的整体信息不会带来任何收益,带来的噪声反而会弱化实例之间的独立性。
总而言之,对于分类这种high level的问题,使用BN优于IN,对于Low level问题,IN优于BN,当然也会有例外,但是目前本人没有遇到过,如果有的话以后会及时分享。
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