instance normalization计算例子
时间: 2023-05-21 18:01:25 浏览: 61
Instance normalization是一种用于深度学习中的归一化方法,它可以对每个样本进行归一化,而不是对整个batch进行归一化。下面是一个instance normalization的计算例子:
假设我们有一个4x4的输入矩阵X,其中每个元素的值如下:
X = [[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12],
[13, 14, 15, 16]]
我们需要对每个样本进行归一化,因此我们需要计算每个样本的均值和方差。假设我们有4个样本,每个样本包含4个元素。我们可以将输入矩阵X重塑为一个4x4x1x1的张量,其中第三个和第四个维度都是1,表示每个样本只包含一个通道。
接下来,我们计算每个样本的均值和方差。假设我们使用的是epsilon=1e-5的默认值。对于第一个样本,我们可以计算出它的均值和方差如下:
mean = (1+2+5+6)/4 = 3.5
variance = ((1-3.5)^2 + (2-3.5)^2 + (5-3.5)^2 + (6-3.5)^2)/4 = 3.25
然后,我们可以使用以下公式对第一个样本进行归一化:
X_norm = (X - mean) / sqrt(variance + epsilon)
对于第一个样本,我们得到的归一化结果如下:
X_norm = [[-1.161895, -0.387298, 0.387298, 1.161895],
[-1.161895, -0.387298, 0.387298, 1.161895],
[-1.161895, -0.387298, 0.387298, 1.161895],
[-1.161895, -0.387298, 0.387298, 1.161895]]
我们可以对其它样本重复以上步骤,最终得到归一化后的结果。
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