BatchNormalization 【Pytorch】BatchNorm VS InstanceNorm BatchSize=1일 때, BatchNorm과 InstanceNorm은 등가이므로, 결과가 같아지는지 궁금해 조사해 보았다. Pytorch에서 BatchNorm에서는 affine = True로 Γ와 β의 값이 parameter로 학습되는 반면 InstanceNorm에서는 affine=False로 Γ=1과 β=0으로 고정하고 있다. BatchNorm보다 InstanceNorm이 더 정확합니다... PyTorchInstanceNormalizationBatchNormalizationDeepLearningBatchSize DNN 학습에 관한 기술 @ 제로 1 가중치의 초기 값에 따라 NN 학습의 성공 여부를 구분할 수 있습니다. 이상 : 가중치를 줄이고 그 분포도 가능한 한 균등하게 만듭니다. → 활성화의 편향이 작아져 표현력이 향상 → 결과적으로 과학습을 억제하고 일반화 성능이 향상된다 "활성화"= "활성화 함수 후의 출력 데이터" 예를 들어, Sigmoid 함수 활성화는 활성화 함수 이후의 값이다. 이 값이 0 또는 1로 편향된 경우 그 기울... BatchNormalization활성화 함수심층 학습DNN기계 학습
【Pytorch】BatchNorm VS InstanceNorm BatchSize=1일 때, BatchNorm과 InstanceNorm은 등가이므로, 결과가 같아지는지 궁금해 조사해 보았다. Pytorch에서 BatchNorm에서는 affine = True로 Γ와 β의 값이 parameter로 학습되는 반면 InstanceNorm에서는 affine=False로 Γ=1과 β=0으로 고정하고 있다. BatchNorm보다 InstanceNorm이 더 정확합니다... PyTorchInstanceNormalizationBatchNormalizationDeepLearningBatchSize DNN 학습에 관한 기술 @ 제로 1 가중치의 초기 값에 따라 NN 학습의 성공 여부를 구분할 수 있습니다. 이상 : 가중치를 줄이고 그 분포도 가능한 한 균등하게 만듭니다. → 활성화의 편향이 작아져 표현력이 향상 → 결과적으로 과학습을 억제하고 일반화 성능이 향상된다 "활성화"= "활성화 함수 후의 출력 데이터" 예를 들어, Sigmoid 함수 활성화는 활성화 함수 이후의 값이다. 이 값이 0 또는 1로 편향된 경우 그 기울... BatchNormalization활성화 함수심층 학습DNN기계 학습