layer层的作用 Caffe
十分强调网络的层次性，
数据输入，卷积，非线性变换（
ReLU
等），
网络连接，损失函数计算等操作都由一个Layer
来
实现。
layer是网络的基本单元，由此派生出各种层类。创建一个caffe
模型只需要定义一个
prototxt
文件即可。也可以通过
修改layer或增加自己layer
来实现自己的模型
pytorch中使用LayerNorm的两种方式，一个是。下面代码是分别使用这两种
原创
2022-12-10 07:43:28
3214阅读
一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍前言众所周知，无论在CV还是NLP中，深度模型都离不开归一化技术（Normalization）。在CV中，深度网络中一般会嵌入批归一化（BatchNorm，BN）单元，比如ResNet；而NLP中，则往往向深度网络中插入层归一化（LayerNorm，LN）单元，比如Transformer。为什么在归一化问题上会有分歧呢？一个最直接的理由就是，BN用在NL
原创
2020-12-21 23:50:41
1244阅读
# PyTorch中的LayerNorm使用指南
在深度学习中，层归一化（Layer Normalization）是一种在训练过程中常用的归一化技术。LayerNorm主要用于深度神经网络中，尤其是当输入数据的大小和分布变化较大时。本文将介绍如何在PyTorch中使用LayerNorm，并提供代码示例以解决实际问题。
## LayerNorm的基本概念
LayerNorm通过规范化每个样本的
nn.LayerNorm的参数：参考： 1、pytorch LayerNorm参数详解，计算过程 2、nn.LayerNorm的具体实现方法（通过公式复现）normalized_shape如果传入整数，比如4，则被看做只有一个整数的list，此时LayerNorm会对输入的最后一维进行归一化，这个int值需要和输入的最后一维一样大。假设此时输入的数据维度是[3, 4]，则对3个长度为4的向量求均值
转载
2023-11-25 14:46:41
400阅读
L1正则化和L2正则化是常用的正则化技术，用于在机器学习模型中控制过拟合。它们的主要区别在于正则化项的形式和对模型参数的影响。L1正则化（Lasso正则化）：正则化项形式：L1正则化使用模型参数的绝对值之和作为正则化项，即L1范数。影响模型参数：L1正则化倾向于将一些模型参数压缩为0，从而实现特征选择和稀疏性。因此，它可以用于特征选择和模型简化。其他特点：由于L1正则化的非光滑性，优化问题在参数接
转载
2024-09-17 15:45:33
55阅读
"When Does Label Smoothing Help? "这篇文章指出Szegedy et al.提出了Label Smoothing. 因此我们就从Szegedy et al.的文章入手。在这里我们简称Label Smoothing为LS。 标签平滑也可以被简称为LSR(Label-Smoothing Regularization)。 在深度学习样本训练的过程中，我们采用o
转载
2024-01-29 13:11:58
101阅读
（Normalization）。在CV中，深度网络中一般会嵌入批归一化（...
原创
2023-07-25 19:58:11
87阅读
BN，LN，IN，GN从学术化上解释差异：BatchNorm：batch方向做归一化，算NHW的均值LayerNorm：channel方向做归一化，算CHW的均值InstanceNorm：一个channel内做归一化，算H*W的均值GroupNorm：将channel方向分group，然后每个group内做归一化，算(C//G)HW的均值...
原创
2022-08-05 18:01:14
792阅读
他们还注意到：Attention 之后的 LayerNorm仍然实现了相同的目的，但是作用是用于下一个 Attention 块的。其实这只是部分正确：Brod
原创
2024-05-13 11:38:11
133阅读
在深入探索`transformer`模型时，一个不可忽视的组成部分便是`LayerNorm`，它在模型的优化过程中起着关键作用。相比之下，虽
原创
精选
2023-12-16 12:39:35
664阅读
Transformer自Attention机制提出后，加入attention的Seq2seq模型在各个任务上都有了提升，所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型，具体原理可以参考传送门的文章。之后google又提出了解决sequence to sequence问题的transformer模型，用全attention的结构代替了lstm，在翻译任务上取得了更好的成绩。
转载
2024-03-12 21:42:36
462阅读
让我们简要回顾一下深度神经网络中BatchNorm的基本概念。这个想法最初是由Ioffe和Szegedy在一篇论文中引入的,作为加速卷积神经网为Nₛ的批次上的均值和方差,即。
原创
精选
2024-08-20 09:50:42
195阅读
归一化（Normalization）是一种将数据映射到特定数值区间的数学变换技术，旨在提升计算稳定性并优化学习效率。归一化的
在大语言模型的算力共享体系中，Reduce、LayerNorm和Broadcast这三个操作可能会以特定的方式相互关联，但它们的具体实现和顺序会因不同的框架、库或模型架构而有所差异。在分布式训练的上下
# PyTorch 中的 LayerNorm 与 InstanceNorm：对最后一个维度归一化的探讨
在深度学习的各种场景中，归一化是一种常用的技巧，可帮助模型加速训练并提高泛化能力。PyTorch 中的 LayerNorm 和 InstanceNorm 是两种不同的归一化方法，但它们都可以被用于对输入进行归一化处理。本文将探讨 PyTorch 中的 LayerNorm 只对最后一个维度做归一
原创
2024-10-11 07:47:08
421阅读
经过 pytorch 模型输出的图像以 array 的形式呈现，其shape 如下（图片数量，通道数，长，宽），本文结合代码，介绍如何使用 matplotlib.pyplot.imsave() 和 torchvision.utils.save_image() 将上述形式的图像保存下来。 目录归一化和反归一化注意matplotlib.pyplot.imsave() 保存单张图片使用 torchvis
转载
2024-09-13 20:24:05
76阅读
目录说明LayerNorm参数normalized_shapeepselementwise_affineLayerNorm前向传播（以normalized_shape为一个int举例）总结说明LayerNorm中不会像BatchNorm那样跟踪统计全局的均值方差，因此train()和eval()对LayerNorm没有影响。LayerNorm参数torch.nn.LayerNorm(
转载
2024-06-13 09:40:54
392阅读
class LayerNorm(nn.Module): #层归一化 "Construct a layernorm module (See citation for details)." def __init__(self, features, eps=1e-6): super(LayerNorm,
转载
2021-01-27 16:49:00
384阅读
2评论
