nn.BatchNorm中affine参数的作用

2024-05-15 21:04

本文主要是介绍nn.BatchNorm中affine参数的作用,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在PyTorch的nn.BatchNorm2d中,affine参数决定是否在批归一化(Batch Normalization)过程中引入可学习的缩放和平移参数。

BN层的公式如下,

\hat{x}=\frac{x-\mu _{batch}}{\sqrt{\sigma _{batch}^{2}+\xi }}

affine参数决定是否在批归一化之后应用一个可学习的线性变换,即缩放和平移。具体来说,如果 affine=True,批归一化层会有两个额外的可学习参数:缩放参数γ(初始值为1)和平移参数β(初始值为0),归一化后的输出变为,

y=\gamma \hat{x}+\beta

若affine=False,则γ和β都为None。相关的源码定义如下,

self.affine = affine
if self.affine:self.weight = Parameter(torch.empty(num_features, **factory_kwargs))self.bias = Parameter(torch.empty(num_features, **factory_kwargs))
else:self.register_parameter("weight", None)self.register_parameter("bias", None)if self.affine:init.ones_(self.weight)init.zeros_(self.bias)

以下是简单的代码示例,

import torch
import torch.nn as nnbn_affine = nn.BatchNorm2d(num_features=3, affine=True)
print("bn_affine γ:", bn_affine.weight)
print("bn_affine β:", bn_affine.bias)
"""
bn_affine.weight
Parameter containing:
tensor([1., 1., 1.], requires_grad=True)bn_affine.bias
Parameter containing:
tensor([0., 0., 0.], requires_grad=True)
"""bn_no_affine = nn.BatchNorm2d(num_features=3, affine=False)
print("bn_no_affine γ:", bn_affine.weight)
print("bn_no_affine β:", bn_affine.bias)
"""
None
None
"""

这篇关于nn.BatchNorm中affine参数的作用的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/992915

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