インスタンス正規化

インスタンス正規化はニューラルネットワークにおける正規化手法の一つです。

インスタンス正規化は画像を独立に縦横方向についてのみ平均分散を取る方法であり、画像のスタイル変換などのタスクにおいて元画像のコントラストが出力画像に依存しないようにするための処理として提案されました。

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    インスタンス正規化は画像を独立に縦横方向についてのみ正規化する方法であり、画像のスタイル変換などのタスクにおいて元画像のコントラストが出力画像に依存しないようにするための処理として提案されました。主に時系列モデルで用いられるのはレイヤー正規化、チャンネルをいくつかのグループにわけるのはグループ正規化です。

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