Batch Normalization原理与优点总结

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1. 引言

    随着深度学习的发展，神经网络的模型的深度越来越大，虽然可以提取到数据中更加深层的特征信息，但是，也容易引起梯度消失或梯度爆炸等问题。当使用SGD优化函数时，我们经常会遇到以下两个问题:

  • 模型对参数初始化方式、学习率的设置特别敏感。
  • 随着网络深度的加深，参数的微小变动都会不断被放大。

    为了解决这两个问题，Sergey Ioffe等人在《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》 一文提出了Batch Normalization，本文将基于该文章，对Batch Normalization的原理进行解析，并对其优点进行总结和归纳。

2. Batch Normalization

2.1 mini-batch Normalization

    在介绍Batch Normalization的思想之前，先明确一个概念，即作者在文中提出的Internal Covariate Shift，其意思是：在训练过程中，深层网络内部节点分布的变化称为Internal Covariate Shift。

    假设某一层的输入为\mathrm { x } = \left( x ^ { ( 1 ) } \ldots x ^ { ( d ) } \right)，其中d表示输入的维度，则对每一维进行标准化，有：

                                                                             \widehat { x } ^ { ( k ) } = \frac { x ^ { ( k ) } - \mathrm { E } \left[ x ^ { ( k ) } \right] } { \sqrt { \operatorname { Var } \left[ x ^ { ( k ) } \right] } }

其中，E \left[ x ^ { ( k ) } \right]和

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Batch Normalization原理与代码实例讲解
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Batch Normalization原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来
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总之，层归一化和批归一化都旨在改善深度学习模型的训练动态，但它们针对不同条件进行了优化。批归一化在典型的大批量CNN环境中表现优越，而层归一化则在小或变化不定的批量情况下提供灵活性和鲁棒性，特别是在RNN和变换器架构中。选择使用哪种方法应根据具体任务中的架构和数据集特征进行判断。分享改写。
Batch Normalization的作用
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因为在网络中有很多层，每一层的数据都要经过权重计算，如果权重大部分大于1的话，最后的数据可能非常大，如1.11001.1^{100}。如果权重大部分小于1的话，最后的数据可能非常小，如0.91000.9^{100}。 批量归一化可以解决这个问题。
Batch Normalization的诅咒
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点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Sahil Uppal编译：ronghuaiyang导读batch normalization时的一些缺陷。Batch N...
AI之batch normalization
最新发布
fudexiang的博客
07-10 604
通过对每个批次的均值和方差添加噪声（因批次样本随机性），BN隐式地起到了轻微正则化的作用，可减少对Dropout的依赖。BN通过标准化和可学习的仿射变换，显著提升了深度网络的训练效率和性能，成为现代神经网络设计的标配组件之一。标准化后的数据更接近激活函数（如ReLU）的敏感区间，缓解梯度消失/爆炸问题，允许使用更大的学习率。：对每一层的输入进行标准化（均值为0、方差为1），减少分布波动，使后续层的学习更稳定。对卷积层，BN会沿批次和空间维度（H、W）计算统计量，保持通道（C）独立。# 定义带BN的模型。
batch normalization
intelligence1994的博客
12-26 5589
白化（sphering） 参考 http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E7%99%BD%E5%8C%96 举例来说，假设训练数据是图像，由于图像中相邻像素之间具有很强的相关性，所以用于训练时输入是冗余的。白化的目的就是降低输入的冗余性；更正式的说，我们希望通过白化过程使得学习算法的输入具有如下性质：(i)特征之间相关性较低；(ii)所有特征具有相
Batch Normalization （训练、测试、优点、缺点）
ac540101928的专栏
12-09 3241
一、使用顺序： Conv=>BN=>ReLU=>dropout=>Conv BN本质上是解决传播过程中的梯度消失问题 二、训练 下图面试常考！ 训练时前向传导过程公式： 理解： 1. 这个可学习重构参数 γ、β，让我们的网络可以学习恢复出原始网络所要学习的特征分布。（因为如果没有 γ、β ，那相当于我这一层网络所学习到的特征分布被你搞坏了） 2. 这个 scale 和 shift ，它们的主要作用就是找到一个线性和非线性的平衡点，既能享受非线性较强的表达能力，有.
Batch Normalization 原理及作用
DK_tian的博客
11-01 2303
用一句话来说清楚：对数据进行缩放，并且分布在激活函数最佳分类区间内。 作用：类似于机器学习中的特征缩放，将分散的数据集中起来。 用法：通常放在全连接、卷积层之后，relu层之前。 原理：图像数据经过卷积层后，相当于进行了一次线性变换。此时数据的离散程度比较高，分布范 围如下图所示，大概在[-4,4]的区间内。 我们sigmid函数分辨率最好的区域是[-2,2],其中导数值[0.1,0.25]区间。其余部分导数较小接近于0，分布在此的数据对对激活函数的敏感程度低，分类效果不明显。 批量归一的作用.
Batch Normalization原理介绍
tostq的专栏
02-22 761
Batch Normalization(BN)主要用于解决Internal Covariate Shift。由于训练过程中，网络各层数据x分布会发生变化（偏移），这个偏移可能是受不同batch间（或者训练集和测试集）的数据本身分布不同，或者是在训练过程，由于梯度回传，导致不同batch间各层数据分布前后不一致。
BatchNormalization的数学原理
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
04-08 684
深度神经网络的训练一直是一个具有挑战性的问题。在训练过程中,由于输入数据分布的变化,网络内部各层的输入分布也会发生改变,这种现象被称为"Internal Covariate Shift"。这种分布的变化会降低网络的训练效率,并且可能导致梯度消失或梯度爆炸的问题。为了解决这一问题,2015年Ioffe和Szegedy提出了BatchNormalization(BN)这种方法。
深度学习—BN的理解（一）
dbsggal90047018的博客
10-12 1452
0、问题 　　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。 　　思考一个问题：为什么传统的神经网络在训练开始之前，要对输入的数据做Normaliz...
深度学习之BatchNormalization的作用
AndyJ的学习之旅
05-11 7285
BatchNormalization的作用 神经网络在训练的时候随着网络层数的加深,激活函数的输入值的整体分布逐渐往激活函数的取值区间上下限靠近,从而导致在反向传播时低层的神经网络的梯度消失。而BatchNormalization的作用是通过规范化的手段,将越来越偏的分布拉回到标准化的分布,使得激活函数的输入值落在激活函数对输入比较敏感的区域,从而使梯度变大,加快学习收敛速度,避免梯度消失的问题。 BN层的作用是把一个batch内的所有数据，从不规范的分布拉到正态分布。这样做的好处是使得数据能够分布在激活函
Batch-Normalization详细解析一（针对Relu分析的，简介明了）
John_Rocker的博客
05-28 3458
BN目前已经成为了调参师面试必问题之一了。同时，BN层也慢慢变成了神经网络不可分割的一部分了，相比其他优化操作比如dropout, l1, l2, momentum，影子变量等等，BN是最无可替代的。 论文标题: 《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training b y Reducing Internal Covariate Shi...
Batch Normalization解读
谦而不卑
05-20 2270
介绍每一层的输入被之前所有层的参数影响着，所以当网络中的参数有一个很小的变化时，这个变化会随着网络的加深而变大。covrate shift 令q1（x）表示对预测表现进行评价时，x的密度。令q0（x）表示观测数据x的密度。当q1（x）不等于q0（x）就叫做covrate shift。covrate shift 是怎么产生的呢，因为q0（x）是由采样方式决定的，q1（x）是由总体决定的，在回归分析中...
全连接层的顺序是先通道还是先_Batch Normalization应该放在ReLU非线性激活层的前面还是后面？...
weixin_39682511的博客
11-21 2186
公众号关注“ML-CVer”设为 “星标”，DLCV消息即可送达！编辑：CVDailyhttps://www.zhihu.com/question/283715823本文仅作为学术分享，如果侵权，会删文处理BN 放在ReLU的前面还是后面？这个问题是AI面试的高频题Batch-normalized 应该放在非线性激活层的前面还是后面？我看网上的中文资料基本都是说，将BN 层放在非线性激...
对Batch_Normalization的理解
qq_27559181的博客
04-27 1599
大家都说batch normalization 具有1)加快网络收敛2)使训练更加稳定(即对参数的初始化和学习率不敏感)的作用，但是在阅读BNs的原文之前，笔者对上面的两个作用的理解也只是停留在文字层面，在阅读完原文之后对BNs有了一个比较具体的认识，今天我们就来探究以下BNs是怎么实现上述的两个作用的。在此之前，建议大家先看看知乎上对于BNs的高票回答，大佬们对于BNs的算法讲解的还是比较清晰的...
ReLU函数进行Batch Normalization意义分析
博观而约取，深研而广求
08-25 8329
我们都知道，正则化是一种防止训练参数过拟合的一种极为有效的方式。激活函数的主要作用是提升圣经网络的非线性性。之前常用的激活函数，如Sigmoid, tanh函数，由于其饱和区的接近于0，因此需要将其进行正则化，转换为正态分布，将数据大部分规范到线性范围之内，然后通过两个额外的线性转换参数来进行微调，从而避免后续梯度消失问题的产生。那么就有一个问题了，ReLU这一函数并没有上界，也就是其导数不存在趋近
Batch Normalization
xxiaozr的博客
04-20 1706
原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50866313随机梯度下降训练深度网络简单高效，但是有一个毛病，需要人为的选择参数，比如学习率，参数初始化，权重衰减系数，Drop out 比例等，这些参数的选择对训练结果至关重要BN算法可以克服这些困难，它的作用如下：可以选择比较大的学习率，BN有快速训练收敛的特性可以移出 drop out 和 ...
初探Batch Normalization
baiyu33的博客
08-12 418
一些约定/常识 BN在做什么 BN为什么这么做 本文尝试理解Batch Normalization算法 BN在做什么 BN为什么这么做 BN的反向求导 一些约定/常识 Batch Normalization层简称BN层，或者就叫BN； 神经网络中连续的多个线性变换层，等效于一个线性变换层（x=WU+B)，因而往往是每个线性层后面接一个非线性变换层（激活函数层）；...
Batch Normalization和Layer Normalization的原理和公式详解，以及优缺点各是什么？
05-22
Batch Normalization和Layer Normalization都是常用的深度学习网络中的归一化技术，可以加速模型收敛，提高模型的泛化能力。它们的原理和公式如下： 1. Batch Normalization Batch Normalization（简称BN）是在每个Batch中对每个神经元的输出进行归一化，使得每个神经元的输出都服从标准正态分布，公式如下： $$\hat{x_i} = \frac{x_i - \mu_B}{\sqrt{\sigma_B^2 + \epsilon}}$$ 其中，$\hat{x_i}$是归一化后的神经元输出，$x_i$是未归一化的神经元输出，$\mu_B$是Batch中所有神经元输出的均值，$\sigma_B^2$是Batch中所有神经元输出的方差，$\epsilon$是一个极小值，防止分母为0。 在归一化后，还需要对神经元输出进行缩放和平移，即： $$y_i = \gamma \hat{x_i} + \beta$$ 其中，$\gamma$和$\beta$是可学习的参数，用于缩放和平移神经元输出。 2. Layer Normalization 与Batch Normalization不同，Layer Normalization（简称LN）是对每个神经元的输入进行归一化，使得每个神经元的输入都服从标准正态分布，公式如下： $$\hat{x_i} = \frac{x_i - \mu_L}{\sqrt{\sigma_L^2 + \epsilon}}$$ 其中，$\hat{x_i}$是归一化后的神经元输入，$x_i$是未归一化的神经元输入，$\mu_L$是该层所有神经元输入的均值，$\sigma_L^2$是该层所有神经元输入的方差，$\epsilon$是一个极小值，防止分母为0。 在归一化后，还需要对神经元输入进行缩放和平移，即： $$y_i = \gamma \hat{x_i} + \beta$$ 其中，$\gamma$和$\beta$是可学习的参数，用于缩放和平移神经元输入。 3. 优缺点 Batch Normalization的优点是可以加速模型收敛，提高模型的泛化能力，但它需要对每个Batch中的数据进行归一化，因此需要较大的Batch Size才能获得较好的效果；另外，BN对网络的最终表现有一定的贡献，但对于网络的可解释性来说，BN会使得网络的特征变得更加难以理解。 Layer Normalization的优点是不需要较大的Batch Size即可获得较好的效果，同时LN可以使得每个神经元的输入都服从标准正态分布，因此可以提高模型的泛化能力；另外，LN对于网络的可解释性来说更好，因为它不涉及Batch的处理。 但是，Layer Normalization的缺点是在训练过程中，它只考虑了当前层的神经元输入，而忽略了上一层和下一层的影响，因此可能会导致模型收敛速度较慢。
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