CNNにおいても当然標準化は必要となるが、CNNで考えうる標準化は以下の4通りがある。
Batch Normalization
- 各チャンネルごとにバッチ内の全データで標準化する
- 最強。使えるならこれを使いたい
- バッチ数が十分であることが必須条件
- メモリを大量に消費するので、それに耐えうるマシンが必要
Instance Normalization
- 各入力(各バッチの1チャンネル)ごとに標準化する
- メモリ消費は少ないが微妙
Layer Normalization
- 全チャンネルごと(=各画像ごと)に標準化する
- 他のチャンネルの情報を潰してしまう可能性がある
Group Normalization
- Instance NormalizationとLayer Normalizationの間
- チャンネルをいくつかのグループに分けて標準化する
- 悪くはないが、グループ数というハイパーパラメータが増えるのがデメリット