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BatchNorm 层对于 input batch 会统计出

[单选题]
BatchNorm 层对于 input batch 会统计出 mean 和 variance 用于计算 EMA。如果input batch 的 shape 为(B, C, H, W)，统计出的 mean 和 variance 的 shape 为: （）
  • B * 1 * 1 * 1
  • 1 * C * 1 * 1
  • B * C * 1 * 1
  • 1 * 1 * 1 * 1
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牛客845247号头像 牛客845247号
B代表图像的batch，即多少张图像一个batch。C代表图像的通道数。
BN是对多张图像的同一通道做Normalization
所以有多少通道就有多少个mean和variance
发表于 2019-07-27 15:35:08 回复(0)
努力找到工作，保持积极乐观头像 努力找到工作，保持积极乐观
先看一下卷积实现原理，对于in_c个通道的输入图，如果需要经过卷积后输出out_c个通道图，那么总共需要in_c * out_c个卷积核参与运算。参考下图：
BN 层的目的本就是用于归一化，所以显而易见要保证通道数C不变，其余长宽为0
发表于 2019-07-26 13:42:36 回复(0)
老杨可爱多头像 老杨可爱多
BN相当于将图像中的H,W,N（batchsize）归一化成一维的立方体
发表于 2021-07-02 09:33:49 回复(0)
DAXIONGMAO头像 DAXIONGMAO
BatchNorm 是跨样本的归一化，所以一定不含B
发表于 2023-08-30 16:39:40 回复(1)
红魔法师头像 红魔法师
BatchNorm字如其名，在B维度进行归一化，所以B维度应该变成1。但是H和W维度怎么也变成1了，有没有大佬可以帮我解答一下，不胜感激！
发表于 2023-12-13 01:29:20 回复(1)
牛客637996800号头像 牛客637996800号
<p>bn之后channel不变</p>
发表于 2020-11-26 00:07:17 回复(0)
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问题信息

算法工程师 旷视 深度学习 2019
上传者：小小
难度：
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