w = (w - m) / torch.sqrt(v + 1e-5)什么意思

？这是一个数学公式，其中w表示待计算的数值，m表示该数值在整个批次中的平均值，v表示该数值在整个批次中的方差，1e-5表示一个小的常数。这个公式的作用是将输入的数据按照正态分布进行标准化，使得每个维度上的数据具有相似的尺度，有利于提高神经网络的训练效果。

相关问题

x / torch.sqrt(sigma+1e-5) * self.weight

这是一个计算归一化后的矩阵 x 的代码，其中：

- `x` 是一个矩阵
- `sigma` 是通过上面提到的代码计算出来的方差
- `torch.sqrt` 是计算平方根的函数
- `1e-5` 是一个小的常数，用来避免除以 0 的情况
- `self.weight` 是一个可学习的参数矩阵

具体来说，这段代码会将矩阵 x 沿着最后一个维度进行归一化，即将每个元素减去该维度上的均值，再除以该维度上的标准差。然后，乘以一个可学习的权重矩阵，得到最终的归一化结果。

def BN1dForward(inputs, weight, bias, eps=1e-5): meanx = inputs.mean(dim=0) varx = inputs.var(dim=0) normx = (inputs - meanx) / torch.sqrt(varx + eps) return normx * weight + bias, normx, varx

这是一个用于一维批量归一化的前向传播函数，其中：

- `inputs` 是输入数据，形状为 `(batch_size, num_features)`；
- `weight` 和 `bias` 分别是归一化的缩放因子和偏置项，形状均为 `(num_features,)`；
- `eps` 是一个小常数，用于避免除以零的情况；
- `meanx` 和 `varx` 分别是输入数据在当前 batch 的均值和方差，形状均为 `(num_features,)`；
- `normx` 是归一化后的数据，形状与 `inputs` 相同，计算公式为：$$\text{normx}=\frac{\text{inputs}-\text{meanx}}{\sqrt{\text{varx}+\text{eps}}}$$
- 返回值为归一化后的数据、当前 batch 的均值和方差。