Generally frames are correlated in videos, and the performance of the batch norm degrades when there are correlations. Also, even the simplest implementation of AlexNet actually uses batch norm. Because, it’s much more stable when trained with a batch norm. You could even use a higher learning rate and you could also use for other downstream tasks. You could use a variant of batch norm for example, group norm for video learning task, as it doesn’t depend on the batch size
Généralement, les images sont corrélées dans les vidéos et la performance de la normalisation par batch se dégrade lorsqu’il y a des corrélations. De plus, même la plus simple des implémentations d’AlexNet utilise en fait la normalisation par batch. En effet, il est beaucoup plus stable lorsqu’il est entraîné avec. Vous pourriez même utiliser un taux d’apprentissage plus élevé et vous pourriez également l’utiliser pour d’autres tâches en aval. Vous pouvez utiliser une variante de la normalisation par batch, par exemple la normalisation par groupe pour les tâches d’apprentissage vidéo, car elle ne dépend pas de la taille du batch.