[정규화] 그룹 넘: 큰 Batch size를 얻지 못하는 서민의 동반자
Group Normalization
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.
결실
Batch Size 32의 정밀도는
Batch Norm ≒ Group Norm >> Leyer Norm >> Instance Norm
Batch 정규(왼쪽) Batchsize가 작아지면 정밀도가 현저히 떨어집니다.
Group 정규(오른쪽)Batchsize의 영향을 받지 않음
그룹 정규는 레이어 정규나 인스턴트 정규보다 정밀도가 높다.
결론
• 큰 폭의 Batchsize를 얻지 못한 자신에게 그룹 정규는 매우 드문 일이다.
참고 문헌
Group Normalization
https://arxiv.org/pdf/1803.08494.pdf
Reference
이 문제에 관하여([정규화] 그룹 넘: 큰 Batch size를 얻지 못하는 서민의 동반자), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/minh33/items/b318a9faafd03cec4645
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우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
Batch Size 32의 정밀도는
Batch Norm ≒ Group Norm >> Leyer Norm >> Instance Norm
Batch 정규(왼쪽) Batchsize가 작아지면 정밀도가 현저히 떨어집니다.
Group 정규(오른쪽)Batchsize의 영향을 받지 않음
그룹 정규는 레이어 정규나 인스턴트 정규보다 정밀도가 높다.
결론
• 큰 폭의 Batchsize를 얻지 못한 자신에게 그룹 정규는 매우 드문 일이다.
참고 문헌
Group Normalization
https://arxiv.org/pdf/1803.08494.pdf
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이 문제에 관하여([정규화] 그룹 넘: 큰 Batch size를 얻지 못하는 서민의 동반자), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
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