从零实现对比 BatchNorm/LayerNorm/GroupNorm
jcflynnnn · reddit · 2026-08-01
开发者为了深入理解模型中常用的归一化层，从零实现了 BatchNorm、LayerNorm 和 GroupNorm，并在一个简单的 MNIST 三层 MLP 上进行了对比测试。
主要发现：
- 死神经元修复：无归一化时，大量神经元在批次内完全不激活（呈现白色）；加入归一化后，神经元激活变得与输入相关。
- 效果相当：在该任务中，三者表现接近（测试准确率均从 84.1% 提升至约 95%-96%）。
- 几何视角：LayerNorm 将样本投影到特征和为零的子空间并固定范数；GroupNorm 则是其在分组上的泛化。
作者还分享了完整的代码和可视化图表，并探讨在实际的小批次视觉任务之外，GroupNorm 的分组假设在哪些场景下真正具有优势。
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