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pytorch的batch normalize使用详解

转载 作者:qq735679552 更新时间:2022-09-29 22:32:09 30 4
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torch.nn.BatchNorm1d() 。

1、BatchNorm1d(num_features, eps = 1e-05, momentum=0.1, affine=True) 。

对于2d或3d输入进行BN。在训练时,该层计算每次输入的均值和方差,并进行平行移动。移动平均默认的动量为0.1。在验证时,训练求得的均值/方差将用于标准化验证数据.

num_features:表示输入的特征数。该期望输入的大小为'batch_size x num_features [x width]' 。

Shape: - 输入:(N, C)或者(N, C, L) - 输出:(N, C)或者(N,C,L)(输入输出相同) 。

2、BatchNorm2d(同上) 。

对3d数据组成的4d输入进行BN.

num_features: 来自期望输入的特征数,该期望输入的大小为'batch_size x num_features x height x width' 。

Shape: - 输入:(N, C,H, W) - 输出:(N, C, H, W)(输入输出相同) 。

3、BatchNorm3d(同上) 。

对4d数据组成的5d输入进行BN.

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原文链接:https://blog.csdn.net/qq_16305985/article/details/79102607 。

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