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快速了解AlexNet中的LRN局部响应归一化是什么(含公式解说)
2026-06-17 22:02:50

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局部响应归一化LRN(Local Response Normalization)是AlexNet原文提供的一种归一化方法

本文讲解LRN归一化的计算公式,以及通过具体例子讲解LRN的计算方法,以助于理解LRN是如何计算的

通过本文可以快速了解LRN是什么,LRN的思路是什么,LRN有什么用,以及LRN具体是怎么计算的

01. 局部响应归一化LRN

本节介绍什么是局部响应归一化及具体的计算公式

局部响应归一化LRN是什么

LRN全称为Local Response Normalization,即局部响应归一化LRN是一种深度学习中的一种归一化方法,由AlexNet卷积神经网络的原文提出并使用但由于后续的多张论文,使用LRN后都没什么效果,且计算复杂,现一般都已被BN归一化方法替代 可以说,LRN完全没有学习的必要,但为了某些非想知道LRN是什么的同学,所以笔者还是写了本文LRN局部响应归一化的计算公式 LRN在AlexNet原文的公式如下: 其中 :第i个通道(x,y)位置的值 :第i个通道(x,y)位置归一化后的值 :局部归一化的半径,原文n设为 :通道数,就是通道的最大索引 :待设参数 原文设为

局部响应归一化LRN-具体例子解说

LRN的意图是指将卷积结果按通道进行局部归一化举例如下,设有6个通道(序号为0至5),则第4通道位置(x,y)的值归一化方法如下 将第4通道(x,y)位置的值与邻近通道同位置的值进行一起归一化即归一化后的值为: 解说:范围"2->5"是如何确定的?它由局部范围参数n=5来确定由于在第4通道,以4为中心抓取n=5个通道(即2、3、4、5、6),但6已经超出通道范围,故得到"2->5"

老饼语

AlexNet本身是贡献卓越的,AlexNet中使用的各项技术都因为AlexNet而发扬光大但唯独AlexNet论文自创的LRN并没有发扬光大,因为后续的多张论文,使用LRN后都没什么效果,而且计算复杂因此,LRN基本除了当年AlexNet自身使用,之后基本都没再出现取而代之的是后来提出的批归一化BN 可以说,LRN完全没有学习的必要,但为了某些非想知道LRN是什么的同学,所以笔者还是写了本文

好了,以上就是局部响应归一化LRN的讲解了~

End

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