提出了新的约束方案XNorm，它生成单元超球来提取关系特征，防止自注意力过度依赖于初始化方式。 此外，它具有O(N)复杂度，能有效地处理高分辨率输入。

2024年10月12日 · Xnorm 规范化（Normalization）的核心是为了让不同层的输入取值范围或者分布能够比较一致。 在堆叠式的神经网络中，高层的网络会受到之前所有底层网络参数变化的 …

2018年8月11日 · Xnorm是归一化后的值，Xmax，Xmin为归一化前数据的最大值和最小值。该方法把数据压缩到区间[0, 1]之间，是原数据的等比缩放。 如果最大值和最小值相等需要注意是 …

2023年5月23日 · 消融研究重点是XNorm的重要性，以及在3.3节中解释过的架构优化。作者试验了各种归一化方法。大多数其他归一化方法都不能减少损失。它可以是证明本文的理论解释是合 …

2023年2月5日 · XNorm将查询和聚类中的每个像素的特征限制为单位向量。 这可以防止它们的值通过将它们正则化为有限的长度来抑制关系属性。 如果它们具有任意值，则注意区域依赖于 …

xNorm LLC is an Engineering Consulting and Technology solutions company! We provide expertise, advising and consulting in the field of engineering, project, and program …

2018年11月14日 · 线性归一方法 该方法将输入数据进行等比缩放，将其转换到 [0,1] 的范围，公式为： Xnorm = (X - Xmin) / (Xmax - Xmin) 优点：消除原始数据...

2022年4月8日 · 该方法实现对原始数据的等比例缩放，其中Xnorm为归一化后的数据，X为原始数据，Xmax、Xmin分别为原始数据集的最大值和最小值。

We present X-Norm, a novel, simple and efficient method for bimodal fusion that generates and exchanges limited but meaningful normalization parameters between the modalities implicitly …

2024年4月19日 · 最大最小规范化的公式为 Xnorm = (X - Xmin) / (Xmax - Xmin)，其中 X 代表原始数据值，Xmin 代表该特征的最小值，Xmax 代表该特征的最大值，Xnorm 代表规范化后的数 …