pytorch中nn.GroupNorm()作用及参数说明

数据归一化的作用,特点是分组归一化,每个组独立进行归一化处理。

torch.nn.GroupNorm(num_groups,num_channels)

num_groups:组数

num_channels:通道数量

对num_channels这么多个通道分成num_groups个组分别进行归一化

nn.GroupNorm是一个用于定义分组归一化层的类。分组归一化层是一种用于规范化输入数据的技术,常用于深度神经网络中。

nn.GroupNorm创建了一个分组归一化层对象,可以用于前向传播运算。该层将输入数据分成多个组并分别计算每个组的均值和方差。然后,使用这些均值和方差来对每个组的元素进行归一化。最后,如果启用了仿射变换,将对归一化结果应用可学习的仿射变换(线性变换)。

相比于批归一化(nn.BatchNorm2d()),分组归一化的特点在于将通道分组,使得每个组都有独立的统计量。这在一些较小批次大小的情况下可能更稳定,并且适用于较小的模型或具有较少参数的模型。同时,由于对通道进行分组,分组归一化还可以保持通道之间的相对关系,适用于一些需求特定结构的网络设计。

相关推荐
橡晟3 小时前
深度学习入门:让神经网络变得“深不可测“⚡(二)
人工智能·python·深度学习·机器学习·计算机视觉
墨尘游子3 小时前
神经网络的层与块
人工智能·python·深度学习·机器学习
Leah01053 小时前
什么是神经网络,常用的神经网络,如何训练一个神经网络
人工智能·深度学习·神经网络·ai
Leah01053 小时前
机器学习、深度学习、神经网络之间的关系
深度学习·神经网络·机器学习·ai
PyAIExplorer4 小时前
图像亮度调整的简单实现
人工智能·计算机视觉
Striker_Eureka4 小时前
DiffDet4SAR——首次将扩散模型用于SAR图像目标检测,来自2024 GRSL(ESI高被引1%论文)
人工智能·目标检测
Rvelamen5 小时前
LLM-SECURITY-PROMPTS大模型提示词攻击测评基准
人工智能·python·安全
AI technophile5 小时前
OpenCV计算机视觉实战(15)——霍夫变换详解
人工智能·opencv·计算机视觉
JNU freshman6 小时前
计算机视觉 之 数字图像处理基础(一)
人工智能·计算机视觉
鹧鸪云光伏6 小时前
鹧鸪云重构光伏发电量预测的精度标准
人工智能·无人机·光伏·光伏设计·光伏模拟