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【AutoML】归一化(Normalization)方法如何进行自动学习和配置

1 Switchable Normalization 现在我们在每一个网络层中都使用同样的归一化,这是最优的配置吗?显然不是,因为实际应用中不同的问题就有它最合适的归一化操作。...Switchable Normalization[1]的研究便是关注如何让不同的网络层学习到最适合该层的归一化机制,方法就是在包含各类归一化方法的池中进行选择,然后用精度进行比较择优。 ?...这便是Switchable Normalization(SN),具体的搜索过程大家可以阅读原文细节以及开源的代码。...Differentiable learning-to-normalize via switchable normalization[J]. arXiv preprint arXiv:1806.10779...Ssn: Learning sparse switchable normalization via sparsestmax[C]//Proceedings of the IEEE Conference

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NAS-ViT | 超低FLOPs与Params实现50FPS的CPU推理,精度却超越ResNet50!!!

为了缓解这个问题,本文提出了一系列的技术,包括梯度投影算法、Switchable scaling layer以及简化的数据增强和正则化训练配置。...其次,为了缓解不同Sub-Networks之间的梯度冲突,作者建议在每个Transformer层中增加Switchable scaling layer。...2、Switchable scaling layer 基于Slimmable NN,引入了额外的Switchable scaling layer,以允许具有不同层宽度和深度的Sub-Networks重新缩放其特征...对于每个Transformer块,[c,d]的每个不同配置将指定一组独立的Switchable scaling layer。...从直观地看,Switchable scaling layer有效地提高了Sub-Networks的模型容量,并赋予了Sub-Networks更大的优化灵活性。

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BN、LN、IN、GN、SN归一化

github.com/DmitryUlyanov/texture_nets (4)、Group Normalization https://arxiv.org/pdf/1803.08494.pdf (5)、Switchable...Normalization https://arxiv.org/pdf/1806.10779.pdf https://github.com/switchablenorms/Switchable-Normalization...Normalization(2015年)、Layer Normalization(2016年)、Instance Normalization(2017年)、Group Normalization(2018年)、Switchable...2.5 Switchable Normalization 本篇论文作者认为: (1)、第一,归一化虽然提高模型泛化能力,然而归一化层的操作是人工设计的。...因此作者提出自适配归一化方法——Switchable Normalization(SN)来解决上述问题。与强化学习不同,SN使用可微分学习,为一个深度网络中的每一个归一化层确定合适的归一化操作。

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