Batch Normalization原理及pytorch的nn.BatchNorm2d函数

下面通过举个例子来说明Batch Normalization的原理，我们假设在网络中间经过某些卷积操作之后的输出的feature map的尺寸为4×3×2×2，4为batch的大小，3为channel的数目，2×2为feature map的长宽

整个BN层的运算过程如下图：

上图中，batch size一共是4, 对于每一个batch的feature map的size是3×2×2

对于所有batch中的同一个channel的元素进行求均值与方差，比如上图，对于所有的batch，都拿出来最后一个channel，一共有4×2×2=16个元素

然后求区这16个元素的均值与方差。求取完了均值与方差之后，对于这16个元素中的每个元素进行减去求取得到的均值，并除以方差，然后乘以gamma加上beta，公式如下：

因为求取的均值与方差是对于所有batch中的同一个channel进行求取，batch normalization中的batch体现在这个地方

在pytorch求取batch normalization的函数是nn.BatchNorm2d()，其传入参数是channels数，例如上面的例子中，

nn.BatchNorm2d(3)

Batch Normalization原理及pytorch的nn.BatchNorm2d函数相关推荐

卷积神经网络CNN（2）—— BN(Batch Normalization) 原理与使用过程详解
前言 Batch Normalization是由google提出的一种训练优化方法.参考论文:Batch Normalization Accelerating Deep Network Trainin ...
BN(Batch Normalization) 原理与使用过程详解
论文名字:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 论 ...
Batch Normalization原理与实战
作者:天雨粟链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34879333 来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 前言本期专栏主要来从 ...
Batch Normalization原理
batch normalization是指在神经网络中激活函数的前面,对每个神经元根据mini bach中统计的m个x=wu+b进行normalization变换,即: ,这种思想源于一种理论:当变量 ...
pytorch的nn.CrossEntropyLoss()函数使用方法
nn.CrossEntropyLoss()函数计算交叉熵损失用法: # output是网络的输出,size=[batch_size, class] #如网络的batch size为128,数据分为1 ...
【PyTorch】nn.Conv2d函数详解
文章目录 1. 函数语法格式 2. 参数解释 3. 尺寸关系 4. 使用案例 5. nn.functional.conv2d 1. 函数语法格式 CONV2D官方链接 torch.nn.Conv2d( ...
Batch Normalization详解以及pytorch实验
Batch Normalization是google团队在2015年论文<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by R ...
batch normalization
20210702 深度学习中的五种归一化(BN.LN.IN.GN和SN)方法简介 https://blog.csdn.net/u013289254/article/details/99690730 h ...
Batch Normalization、Instance normalization简单理解
1. Batch Normalization 首先,简短介绍一下Batch Normalization,通常Batch Normalization更为大家所知,所以在此简要介绍BN来引入Instanc ...

Batch Normalization原理及pytorch的nn.BatchNorm2d函数

Batch Normalization原理及pytorch的nn.BatchNorm2d函数相关推荐

最新文章

热门文章