python 归一化 GN

在Python中，归一化GN（Group Normalization）可以通过以下方式实现：
1. 首先，进行初步归一化，根据引用可知，这一步骤通过对输入进行标准化来减少内部协变量偏移。省略了具体的变换过程。
2. 接下来，通过使用γ和β进行进一步的变换。γ和β是可学习的参数，可以调整标准化后的输入数据。具体的变换公式为：results = γ * x_normalized + β。
3. 最后，根据引用的示例代码，可以通过定义一个函数来实现GN的归一化。在这个函数中，输入x的维度为[B, C, H, W]，其中B表示batch size，C表示通道数，H和W表示高度和宽度。函数通过计算均值和方差来标准化输入，然后使用γ和β来进行进一步的变换。最后返回归一化后的结果results。
总结起来，归一化GN是一种在神经网络中常用的归一化方法，可以在Python中通过计算均值和方差，使用γ和β进行变换来实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [关于归一化BN IN LN GN相关梳理](https://blog.csdn.net/weixin_44492824/article/details/124025689)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python 归一化总结：BatchNormalization、LayerNormalization、InstanceNorm、GroupNorm、SwitchableNorm](https://blog.csdn.net/weixin_43905052/article/details/123367112)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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