PyTorch -- Batch Normalization（BN） 快速实践

• Batch Normalization 可以

  • 改善梯度消失/爆炸问题：前面层的梯度经过多次传递后会变得非常小(大)，从而导致网络收敛速度慢(不收敛)，应用 BN 可缓解
  • 加速网络收敛：BN 使得每个神经元的输入分布更加稳定
  • 减少过拟合：BN 可减少由于数据分布的变化导致的模型性能下降
  • 提高模型泛化能力：BN 使得模型对输入的微小变化更加稳定
  • 缓解超参敏感：对于 learning rate 等超参数敏感性降低
  • ...
    

• Batch Normalization（BN）：使 feature map 满足均值为 0，方差为 1 的分布规律

  • 如果batch size为m，则在前向传播过程中，网络中每个节点都有m个输出，所谓的Batch Normalization，就是对该层每个节点的这m个输出进行归一化再输出
  • 数学表达：每个 channel 下统计一个对应的均值和方差
    x norm = x − E [ x ] V a r [ x ] + ϵ ∗ γ + β x_{\text{norm}} = \frac{x - \mathbb{E}[x]}{\sqrt{Var[x]+\epsilon}} * \gamma + \beta xnorm=Var[x]+ϵ x−E[x]∗γ+β
    • 其中 γ , β \gamma, \beta γ,β 为可学习的参数

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• 代码实践：

  >>> import torch
  >>> import torch.nn as nn
  >>>
  >>> x = torch.rand(2,1,28,28)   		## *0.创建输入 x 
  >>> bn = nn.BatchNorm2d(				## *1. 创建 bn 层,
  						1,  				# -- 输入的 channel 数
  						training = False, 	# -- 是否为训练模式
  						affine = False) 	# -- 是否学习 γ β 				
  >>> out = bn(x) 						## *2 获取输出
  
  >>> # 查看相关数值 ------------------------------------------------
  >>> bn.running_mean					# 均值
  tensor([0.0507])
  >>> bn.running_var 					# 方差
  tensor([0.9080])
  >>> bn.weight						# γ
  Parameter containing:
  tensor([1.], requires_grad=True)
  >>> bn.bias							# β
  Parameter containing:
  tensor([0.], requires_grad=True)

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• 官方文档
• B站视频参考资料
• 博客参考资料-详
• 博客参考资料-略