C instance normalization
时间: 2023-10-14 16:02:42 浏览: 43
C实例归一化(C Instance Normalization)是指在计算机视觉中一种常用的归一化方法。它用于调整图像的亮度和对比度,并使得不同图像之间的特征分布更加一致。
在深度学习中,C实例归一化通常应用于卷积神经网络(CNN)中的特征图(Feature Map)。它通过对每个特征图的每个像素点进行归一化操作,将其均值移动到0,方差缩放到1的范围内。
C实例归一化的公式如下:
\[
y = \frac{x - \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} * \gamma + \beta
\]
其中,x是输入特征图,y是归一化后的特征图,μ和σ分别表示输入特征图的均值和标准差,ϵ是一个小的常数(通常设置为1e-5),γ和β是可学习的参数,用于调整归一化后的特征图。
C实例归一化有助于提高模型的收敛速度和稳定性,并且可以在训练过程中使得特征图更具有一致性。它常用于图像生成、目标检测、图像分割等计算机视觉任务中。
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