|
发表于 2024-3-12 21:09:52
|
显示全部楼层
在深度学习中,Layer Normalization(层归一化)是一种用于对神经网络中的每一层进行归一化的方法。对于一个时间序列输入x维度是(8,96,8),层归一化的操作如下:
1. 计算每个样本在每个特征维度上的均值和方差。对于输入x的每个样本,我们计算均值和方差的维度是(1,96,1)。
- import torch
- # 输入x维度是(8,96,8)
- batch_size, seq_len, input_dim = x.size()
- mean = torch.mean(x, dim=(1, 2), keepdim=True) # 计算均值
- var = torch.var(x, dim=(1, 2), keepdim=True) # 计算方差
复制代码
2. 根据均值和方差对每个样本进行归一化。通过减去均值并除以方差的标准差,将每个样本在每个特征维度上进行归一化。
- epsilon = 1e-8 # 防止方差为0的情况
- x_normalized = (x - mean) / torch.sqrt(var + epsilon)
复制代码
3. 对归一化后的数据进行缩放和平移操作。通过乘以一个可学习的参数gamma(缩放因子)和加上一个可学习的参数beta(平移因子),将归一化后的数据映射回原始的分布。
- gamma = torch.randn(input_dim, 1, 1) # 缩放因子
- beta = torch.randn(input_dim, 1, 1) # 平移因子
- output = gamma * x_normalized + beta
复制代码
以上就是Layer Normalization的操作过程。希望我的解释能对你有所帮助!如果有其他问题,请随时提问。
以上回复来自 FishC AI 小助理,如未能正确解答您的问题,请继续追问。 |
|