详解深度学习Batchnorm

陈伟@航天科技智慧城市研究院 chenwei@ascs.tech

Batchnorm是深度网络中经常用到的加速神经网络训练，加速收敛速度及稳定性的算法，可以说是目前深度网络必不可少的一部分。

为什么Batchnorm

• 机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。那BatchNorm的作用是什么呢？BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的。
• 深度学习的话尤其是在CV上都需要对数据做归一化，因为深度神经网络主要就是为了学习训练数据的分布，并在测试集上达到很好的泛化效果，但是，如果我们每一个batch输入的数据都具有不同的分布，显然会给网络的训练带来困难。另一方面，数据经过一层层网络计算后，其数据分布也在发生着变化，此现象称为Internal Covariate Shift，接下来会详细解释，会给下一层的网络学习带来困难。batchnorm直译过来就是批规范化，就是为了解决这个分布变化问题。
• Internal Covariate Shift ：此术语是google小组在论文Batch Normalizatoin 中提出来的，其主要描述的是：训练深度网络的时候经常发生训练困难的问题，因为，每一次参数迭代更新后，上一层网络的输出数据经过这一层网络计算后，数据的分布会发生变化，为下一层网络的学习带来困难（神经网络本来就是要学习数据的分布，要是分布一直在变，学习就很难了），此现象称之为Internal Covariate Shift。之前的解决方案就是使用较小的学习率，和小心的初始化参数，对数据做白化处理，但是显然治标不治本。
• covariate shift：Internal Covariate Shift 和Covariate Shift具有相似性，但并不是一个东西，前者发生在神经网络的内部，所以是Internal，后者发生在输入数据上。Covariate Shift主要描述的是由于训练数据和测试数据存在分布的差异性，给网络的泛化性和训练速度带来了影响，我们经常使用的方法是做归一化或者白化。想要直观感受的话，看下图：
  

举个简单线性分类栗子，假设我们的数据分布如a所示，参数初始化一般是0均值，和较小的方差，此时拟合的y=wx+b
如b图中的橘色线，经过多次迭代后，达到紫色线，此时具有很好的分类效果，但是如果我们将其归一化到0点附近，显然会加快训练速度，如此我们更进一步的通过变换拉大数据之间的相对差异性，那么就更容易区分了。

• Covariate Shift 就是描述的输入数据分布不一致的现象，对数据做归一化当然可以加快训练速度，能对数据做去相关性，突出它们之间的分布相对差异就更好了。Batchnorm做到了，前文已说过，Batchnorm是归一化的一种手段，极限来说，这种方式会减小图像之间的绝对差异，突出相对差异，加快训练速度。所以说，并不是在深度学习的所有领域都可以使用BatchNorm。

Batchnorm的原理

为了降低Internal Covariate Shift带来的影响，其实只要进行归一化就可以的。比如，我们把network每一层的输出都整为方差为1，均值为0的正态分布，这样看起来是可以解决问题，但是想想，network好不容易学习到的数据特征，被你这样一弄又回到了解放前了，相当于没有学习了。所以这样是不行的，大神想到了一个大招：变换重构，引入了两个可以学习的参数γ、β，当然，这也是算法的灵魂所在：

具体的算法流程如下: