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    理解running mean和running variance的关键在于理解她的使用场景。如果你在计算一个平均值之前，已经获得了所有样本数据，此时 mean = total_sum total_number, 这样的计算场景称之为offline
  • Instance Normalization在测试时均值和方差从哪里来？ - 知乎
    在Pytorch的parameters()里面，BN layer只有2个可学习的参数alpha和belta，没有running_mean和running_var这2个统计量。 但是net state_dict()是有running_mean和running_var的。 因为running_mean和running_var不是可以学习的变量，只是训练过程对很多batch的数据统计。
  • batch normalization的时候所说的moving average是指的什么？
    running_mean = momentum * running_mean + (1 - momentum) * sample_mean running_var = momentum * running_var + (1 - momentum) * sample_var Note that the batch normalization paper suggests a different test-time behavior: they compute sample mean and variance for each feature using a large number of training images rather than using a running average
  • pytoch的BatchNorm层在训练和测试模式下使用的统计均值 . . .
    其次为什么在训练的时候用Batch的均值和方差，测试的时候用running_mean，running_var，而不是训练和测试都用running_mean，running_var？ 个人觉得影响不大（没有做过实验，也没有进行官方大佬的验证），因为running_mean 和running_var可以看成是整个训练数据集的均值和方差。
  • BatchNorm2d增加的参数track_running_stats如何理解？ - 知乎
    training=True, track_running_stats=False, 这时候running_mean 和running_var不跟踪跨batch数据的statistics了，但仍然用每个batch的mean和variance做normalization。 training=False, track_running_stats=True, 这是我们期待的test时候的行为，即使用training阶段估计的running_mean 和running_var
  • 为什么Transformer要用LayerNorm？ - 知乎
    方便在训练模型的阶段追踪模型的表现。一般来讲，在模型训练的中途，我们会塞入validation dataset，对模型训练的效果进行追踪。采用移动平均法，不需要等模型训练过程结束再去做无偏估计，我们直接用running mean和running variance就可以在validation上
  • pytorch 训练模型后，model. train()和model. eval()的结果差异 . . .
    running_mean=(1-m) × running_mean + m×mean running_std也是类似，就不写了 在推理时，不会去计算当前数据真正的mean std，而是直接用训练时记录好的running_mean running_std执行归一化操作。（关于为什么要这么做，我也不是太清楚，翻了翻BN
  • SCI投稿，编辑要求给一个running title，该怎么写？原标题 . . .
    编辑的意思是看到你的标题（包括空格）已经超过70个字符，感觉有一点长，影响文章标题的易读性，建议你取一个running title，也就是短标题，能够让读者快速的了解文章的主要内容，这只是一个建议，是否修改原标题以及是否取一个短标题看你自己的决定。
  • 为什么batch normalization在训练和测试时使用的均值和方差 . . .
    而在测试Inference过程中，一般不必要也不合适去计算测试时的batch的mean和var，比如测试仅对单样本输入进行测试时，这时去计算单样本输入的mean和var是完全没有意义的。因此会直接拿训练过程中对整个样本空间估算的mean和var直接来用。
  • 卷积神经网络，为什么BN层参数track_running_stats=True时 . . .
    如果tracking running stats True或者直接train模式，每次训练时候，我们会对这一批数据求 mean var，然后加权扔到记录的平滑mean var里。 但是训练时候每个batch的数据还是按照当前批数据球的mean var做归一化，因此如果每个批太小，数据差异大，那么mean var就不稳定，训练也会不稳定一些。





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