EvoNorm-S0公式
时间: 2023-08-06 10:06:16 浏览: 49
EvoNorm-S0 是 EvoNorm 的一种变体,其公式如下所示:
```
y = w * x + b
```
其中,`x` 是输入特征,`w` 和 `b` 是可学习的参数。这是一个线性变换,将输入特征 `x` 映射为输出特征 `y`。
EvoNorm-S0 在每个通道上进行归一化,并引入了注意力机制。具体而言,对于每个通道的输入特征 `x_c`,EvoNorm-S0 通过以下公式进行归一化:
```
mean = mean(x_c)
std = std(x_c)
var = std^2(x_c)
gamma = sigmoid(w * mean + b)
out_c = gamma * (x_c - mean) / sqrt(var + eps) + beta
```
其中,`mean` 是通道 `c` 上的均值,`std` 是标准差,`var` 是方差,`gamma` 是注意力权重,`eps` 是一个小的正数用于数值稳定性,`beta` 是偏置项。
这样,EvoNorm-S0 通过自适应地调整注意力权重 `gamma` 来对每个通道的输入特征进行归一化,从而提高模型的表达能力和适应性。