图片通过IN算法归一化后有什么区别

X)
0x00, 0x63, 0x14, 0x08, 0x14, 0x63, 0x00, 0x00,
//0x59 (Y)
0x00, IN（Instance Normalization）归一化后，图片的视觉效果不会有明显的变化，因为归0x07, 0x08, 0x70, 0x08, 0x07, 0x00,一化是作用在特征图上的，而不是图片本身。IN归一化的作用是对每个样本的每个通道进行个性化的归一化处理，使得模型更加稳定，对于 0x00,
//0x5a (Z)
0x00, 0x61, 0x51, 0x49, 0x45, 0x43, 0x00, 0x00,
//0一些样本分布不同的数据集，IN归一化可以提升模型的泛化性能。

具体x5b ([)
0x00, 0x00, 0x7f, 0x41, 0x41, 0x00, 0x00, 0x00,
//0x5c (\)
0来说，IN归一化对于每个样本，都会计算该样本的特征图的均值和x00, 0x02, 0x04, 0x08, 0x10, 0x20, 方差，并将特征图减去均值，除以方差后再缩放和平移，从而将特征0x00, 0x00,
//0x5d (])
0x00, 0x00, 图的分布归一化到均值为0、方差为1的标准正态分布上。这种归0x41, 0x41, 0x7f, 0x00, 0x00, 0x00一化方式可以避免模型对于输入特征的放缩和平移敏感，提高模型的鲁棒,
//0x5e (^)
0x00, 0x04, 0x02, 0x01性和泛化性能。

总之，IN归一化是一种有效的归一化方法，可以提升模型, 0x02, 0x04, 0x00, 0x00,
//0x5f (_)
的性能和稳定性，但归一化后的图片并没有明显的视觉差别。