GroupNormalization [정규화] 그룹 넘: 큰 Batch size를 얻지 못하는 서민의 동반자 Group 정규 채널 = 1이면 인스타그램 정규. Channel=C면 Layer Norm Instance 정규 채널의 Nomalization에 약하다 Layer 는 Channel 의 Nomalization 에 대해 공식적으로 너무 강합니다. 이 가운데 있는 건 그룹 정규. Batch Size 32의 정밀도는 Batch Norm ≒ Group Norm >> Leyer Norm >> Instan... GroupNormalizationInstanceNormalizationmemoryBatchNormalizationLayerNormalization [StreoDepth] DSMNet(Domain 정규): 픽셀급InstanceNorm Domain-invariant Stereo Matching Networks Pixel 등급의 영향이 큰 Streo Depth Estimation 그래서 DSMNet은 Domain 정규를 제시했다 계산법 Batch정규Batchsize=1시 Instance 정규화 후 Pixel마다 Channel 방향으로 정규화 공식으로 한번 보도록 하겠습니다. Instance 정규화 후 최대치의 제곱값으로 정규... normalizationGroupNormalizationDomainNormalizationInstanceNormalizationBatchNormalization
[정규화] 그룹 넘: 큰 Batch size를 얻지 못하는 서민의 동반자 Group 정규 채널 = 1이면 인스타그램 정규. Channel=C면 Layer Norm Instance 정규 채널의 Nomalization에 약하다 Layer 는 Channel 의 Nomalization 에 대해 공식적으로 너무 강합니다. 이 가운데 있는 건 그룹 정규. Batch Size 32의 정밀도는 Batch Norm ≒ Group Norm >> Leyer Norm >> Instan... GroupNormalizationInstanceNormalizationmemoryBatchNormalizationLayerNormalization [StreoDepth] DSMNet(Domain 정규): 픽셀급InstanceNorm Domain-invariant Stereo Matching Networks Pixel 등급의 영향이 큰 Streo Depth Estimation 그래서 DSMNet은 Domain 정규를 제시했다 계산법 Batch정규Batchsize=1시 Instance 정규화 후 Pixel마다 Channel 방향으로 정규화 공식으로 한번 보도록 하겠습니다. Instance 정규화 후 최대치의 제곱값으로 정규... normalizationGroupNormalizationDomainNormalizationInstanceNormalizationBatchNormalization