国外优秀画册设计网站,学院网站建设成果,00后怎么赚钱白手起家,wordpress内容页列表显示LRN#xff08;Local Response Normalization#xff09;是一种局部响应归一化的技术#xff0c;在深度学习中常用于增强模型的泛化能力和对光照、对比度等变化的鲁棒性。LRN主要用于激活函数后的归一化过程#xff0c;它对局部神经元响应进行归一化#xff0c;使得响应较… LRNLocal Response Normalization是一种局部响应归一化的技术在深度学习中常用于增强模型的泛化能力和对光照、对比度等变化的鲁棒性。LRN主要用于激活函数后的归一化过程它对局部神经元响应进行归一化使得响应较大的神经元抑制响应较小的神经元从而增强模型的泛化性能。 LRN的原理如下 给定一个输入特征图 x i , j c x_{i,j}^c xi,jc其中 i i i 和 j j j 分别表示特征图的行和列索引 c c c 表示通道索引。LRN计算公式如下 y i , j c x i , j c ( k α ∑ l m a x ( 0 , c − n / 2 ) m i n ( N − 1 , c n / 2 ) ( x i , j l ) 2 ) β y_{i,j}^c \frac{x_{i,j}^c}{\left(k \alpha \sum_{lmax(0,c-n/2)}^{min(N-1,cn/2)} (x_{i,j}^l)^2 \right)^\beta} yi,jc(kα∑lmax(0,c−n/2)min(N−1,cn/2)(xi,jl)2)βxi,jc 其中 N N N 表示特征图的通道数 n n n 表示局部归一化的范围 k k k、 α \alpha α 和 β \beta β 是可调节的超参数用于控制归一化的程度。 LRN的作用是增强模型的鲁棒性和泛化能力它可以在一定程度上抑制较大的激活值增强模型对光照、对比度等变化的适应性。LRN通常应用在激活函数后用于对特征图进行归一化处理。 LRN的使用地方主要是在深度学习的卷积神经网络中特别是一些经典的网络结构中如AlexNet和GoogLeNet等。在这些网络中LRN被用于增强网络的泛化性能和对变化的适应性。 下面是使用PyTorch实现的LRN例子
import torch
import torch.nn as nnclass LRN(nn.Module):def __init__(self, local_size1, alpha1.0, beta0.75, k1.0):super(LRN, self).__init__()self.local_size local_sizeself.alpha alphaself.beta betaself.k kdef forward(self, x):squared_sum torch.pow(x, 2).unsqueeze(1)pad (self.local_size - 1) // 2squared_sum F.pad(squared_sum, (pad, pad, pad, pad))squared_sum F.avg_pool2d(squared_sum, kernel_sizeself.local_size, stride1)squared_sum squared_sum.squeeze(1)x x * torch.pow(self.k self.alpha * squared_sum, -self.beta)return x在这个例子中实现了一个LRN的PyTorch模块。可以通过调整参数local_size、alpha、beta和k来控制归一化的范围和程度。在使用LRN时只需要将它添加到模型中即可通常放在激活函数后如ReLU激活函数之后。
