文章目录 1 四种归一化方式对比2 代码实践2.1 BatchNorm（批归一化）2.2 LayerNorm（层归一化）2.3 InstanceNorm（实例归一化）2.4 GroupNorm（组归一化） 归一化技术可以很好地，缓解梯度消失/爆炸问题，并有助于更快地收敛，也是一种正则化技术防止过拟合 实际中会看到好多归一化 比如BatchNorm，LayerNorm，Gro

1 归一化概述 训练深度神经网络是一项具有挑战性的任务。 多年来，研究人员提出了不同的方法来加速和稳定学习过程。 归一化是一种被证明在这方面非常有效的技术。 1.1 为什么要归一化 数据的归一化操作是数据处理的一项基础性工作，在一些实际问题中，我们得到的样本数据都是多个维度的，即一个样本是用多个特征来表示的，数据样本的不同特征可能会有不同的尺度，这样的情况会影响到数据分析的结果。为了解决

深度学习基础知识 BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm的用法解析 1、BatchNorm2、LayerNorm3、GroupNorm用法： BatchNorm、LayerNorm 和 GroupNorm 都是深度学习中常用的归一化方式。 它们通过将输入归一化到均值为 0 和方差为 1 的分布中，来防止梯度消失和爆炸，并提高模型的泛化能力 1、Batc

深度学习基础知识 BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm的用法解析 1、BatchNorm2、LayerNorm3、GroupNorm用法： BatchNorm、LayerNorm 和 GroupNorm 都是深度学习中常用的归一化方式。 它们通过将输入归一化到均值为 0 和方差为 1 的分布中，来防止梯度消失和爆炸，并提高模型的泛化能力 1、Batc