快捷方式

BatchNorm2d

class torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None)[source][source]

对 4D 输入应用批量归一化。

4D 是一个包含额外通道维度的 2D 输入小批量。该方法在论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》中有所描述。

y=xE[x]Var[x]+ϵγ+βy = \frac{x - \mathrm{E}[x]}{ \sqrt{\mathrm{Var}[x] + \epsilon}} * \gamma + \beta

均值和标准差是按维度在小批量上计算的,γ\gammaβ\beta 是大小为 C(其中 C 是输入大小)的可学习参数向量。默认情况下,γ\gamma 的元素设置为 1,β\beta 的元素设置为 0。在训练时的前向传播过程中,标准差通过有偏估计量计算,相当于 torch.var(input, unbiased=False)。然而,存储在标准差移动平均中的值通过无偏估计量计算,相当于 torch.var(input, unbiased=True)

同样默认情况下,在训练期间,此层会保留其计算出的均值和方差的运行估计值,这些估计值随后用于评估期间的归一化。运行估计值使用默认的 momentum 值 0.1 进行保留。

如果 track_running_stats 设置为 False,则此层不保留运行估计值,而是在评估时也使用批统计数据。

注意

momentum 参数与优化器类中使用的动量概念和传统动量概念不同。数学上,这里的运行统计量更新规则为 x^new=(1momentum)×x^+momentum×xt\hat{x}_\text{new} = (1 - \text{momentum}) \times \hat{x} + \text{momentum} \times x_t,其中 x^\hat{x} 是估计统计量,xtx_t 是新的观测值。

由于批量归一化是在 C 维度上进行的,计算 (N, H, W) 切片上的统计数据,通常将此称为空间批量归一化(Spatial Batch Normalization)。

参数
  • num_features (int) – 预期输入大小 (N,C,H,W)(N, C, H, W) 中的 CC

  • eps (float) – 添加到分母中用于数值稳定性的值。默认值: 1e-5

  • momentum (Optional[float]) – 用于 running_mean 和 running_var 计算的值。可设置为 None 以进行累积移动平均(即简单平均)。默认值: 0.1

  • affine (bool) – 布尔值,设置为 True 时,此模块具有可学习的仿射参数。默认值: True

  • track_running_stats (bool) – 布尔值,设置为 True 时,此模块跟踪运行均值和方差;设置为 False 时,此模块不跟踪此类统计信息,并将统计缓冲区 running_meanrunning_var 初始化为 None。当这些缓冲区为 None 时,此模块在训练和评估模式下始终使用批量统计信息。默认值: True

形状
  • 输入: (N,C,H,W)(N, C, H, W)

  • 输出: (N,C,H,W)(N, C, H, W)(与输入形状相同)

示例

>>> # With Learnable Parameters
>>> m = nn.BatchNorm2d(100)
>>> # Without Learnable Parameters
>>> m = nn.BatchNorm2d(100, affine=False)
>>> input = torch.randn(20, 100, 35, 45)
>>> output = m(input)

文档

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