关于BN(Batch Normalization)和LN(Layer Normalization)的理解
想象有5张rgb3通道的彩色图片,图片的分辨率是66,即batch为5,channel为3(rgb),h和w均为6。
BN即为每个通道独立进行归一化,首先对5张照片的r通道的所有像素点(566=180)进行归一化,再对g通道和b通道进行同样操作。
LN即为每个样本独立进行归一化,首先对第1张照片的rgb通道的所有像素点(35*5=75)进行归一化,再依次对第2张到第五章进行同样的操作。
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