在pytorch中对2D数据进行BatchNormalization

时间:2018-11-02 14:59:20

标签: neural-network pytorch grayscale batch-normalization

我对使用批处理规范化感到非常困惑。例如,我有(256,256)张图片,并且我用batch_size = 4训练了我的网络。每个批次都需要(4,64,64)特征图,所以我有以下模型:

Conv1d(1,1,kernel_size = 1 , stride = 2, padding = 0)
BatchNorm1d(x)
Conv1d(1,1,kernel_size = 1, stride = 2,padding = 0)
BatchNorm1(x)

对于上述模型,x的正确编号应该是什么?

BatchNorm通常在通道轴上执行。但是,所需的要素图应具有(4,64,64)的大小。将x设置为1是没有意义的。我错了吗?

我还有一个问题。在通道轴和其他轴上执行batchNorm有什么区别?

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