(二)详解Pytorch中的BatchNorm模块

PyTorch中BatchNormalization层的详解与应用
原创 已于 2022-05-09 01:01:54 修改 · 3.7k 阅读 · 12 ·
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#pytorch #深度学习 #python

于 2022-05-08 15:17:16 首次发布
本文详细介绍了PyTorch中的BatchNormalization层，包括BatchNorm1d、BatchNorm2d和BatchNorm3d的使用方法和原理。通过实例展示了如何对不同维度的数据进行归一化操作，强调了在训练神经网络时防止梯度爆炸和梯度消失的重要性。同时，解释了可学习参数γ和β的作用，并给出了计算均值和方差的过程。

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0.简介

Batch Normalization在训练过程中对网络的输入输出进行归一化，可有效防止梯度爆炸和梯度消失，能加快网络的收敛速度。

y = x − E ( x ) ( V a r ( x ) + ϵ ) γ + β y = \frac{x-E(x)}{\sqrt(Var(x)+\epsilon)}\gamma+\beta y=( ​Var(x)+ϵ)x−E(x)​γ+β

如上式，x表示的是输入变量，E(x)和Var(x)分别表示x的那每个特征维度在batch size上所求得的梯度及方差。 ϵ \epsilon ϵ是为了防止除以0，通常为1e-5, γ \gamma γ和 β \beta β是可学习的参数，在torch BatchNorm API中，可通过设置affine=True/False来设置这两个参数是固定还是可学习的。True表示可学习，False表示不可学习，默认

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BatchNorm算法 简单来说BatchNorm对输入的特征按照通道计算期望和方差，并标准化(均值为0，方差为1)。但这会降低网络的表达能力，因此，BN在标准化后还要进行缩放平移，也就是可学习的参数γ\gammaγ和β\betaβ，也对应每个通道。 BatchNorm的原理并不清楚，可能是降低了Internal Covariate Shift，也可能是使得optimization landscape变得平滑。 优点 提高训练稳定性，可使用更大的learning rate、降低初始化参数的要求并可以构建
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在训练过程中对网络的输入输出进行归一化，可有效防止梯度爆炸和梯度消失，能加快网络的收敛速度。yx−ExVarxϵγβy​Varxϵx−Ex​γβ如上式，x表示的是输入变量，E(x)和Var(x)分别表示x的那每个特征维度在batch size上所求得的梯度及方差。ϵ\epsilonϵ是为了防止除以0，通常为1e-5γ\gammaγ和β\betaβ是可学习的参数，在中，可通过设置来设置这两个参数是固定还是可学习的。
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