コンボリューションでは、次のようになります。torch.no_grad():#最初の次元と最後の次元の平均を計算します。2])#最初の次元と最後の次元の二乗平均を計算します。x_norm.view(x_shape)#チャンネル正規化これはグループ正規化に似ていますが、アフィン変換はグループごとに行われます。affine#アフィン変換のパラメーター。これらの変換は、チャネルごとに変換されるグループノルムとは異なり、グループごとに行われることに注意してください。