Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

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#BN #批量归一化 #神经网络

批量归一化(BN)通过减少神经网络内部的协变量漂移来加速训练过程。BN在训练时利用小批量统计进行归一化，同时引入缩放和平移参数以保持表达能力。这有助于缓解梯度消失问题，允许使用更大学习率，甚至在某些情况下可以去除dropout和减少L2正则化。实验表明，加入BN后的网络训练稳定性提高，输出激活分布更稳定。

Background

Covariance shift
——when the input distribution to a learning system changes, it is said to experience covariance shift.

当这种现象发生在多层神经网络之间时，即前面层参数的改变，使得后面层的输入分布发生改变时，就叫Internal covariance shift。


这里写图片描述

前面层的参数变化会影响当前层的输入分布，缺点有二：
1.大大减慢当前层的参数学习速度（当前层也是一个learning system，一旦其输入的分布改变，就要调整参数来适应这种分布）；
2.若使用sigmoid激活函数，当前层的输入可能会处于sigmoid函数的非线性饱和区域，进而导致梯度消失现象。在BN出现以前，通常采用ReLU（x）=max（0，x）激活函数或使用较小的learning rate来解决这个问题。

因此我们想到，如果前面层的输出activation（即当前层的输入input）的分布是一定的呢？那样就会减少下一层输入陷入sigmoid饱和非线性区域的可能，梯度不再容易消失，从而加快训练速度。

Whitening

对某一层的输出activations进行白化操作（零均值、单位方差、去相关），可以使得这些activations的分布保持恒定，从而减小internal covarian

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论文阅读：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
j879159541的博客
03-30 715
文章目录1、论文总述2、Why does batch normalization work3、BN加到卷积层之后的原因4、加入BN之后，训练时数据分布的变化5、与BN配套的一些操作参考文献 1、论文总述 本篇论文提出了一个对CNN发展影响深远的操作：BN。BN是对CNN中间层feature map在激活函数前进行归一化操作，让他们的分布不至于那么散，这样的数据分布经过激活函数之后更加有效，不至于进入到Tanh和 Sigmoid的饱和区， 至于RELU 激活函数也有一定的效果。 论文的动机是为了改善CNN中的
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing
11-20
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》论文导读
谷哥的小弟
09-09 1160
深度神经网络在训练过程中，由于前面层的参数变化，会导致后面层输入的分布发生变化，这种现象被称为“Internal Covariate Shift”（内部协变量偏移）。这种偏移会使得网络训练变得复杂，需要较低的学习率和谨慎的参数初始化，从而减慢了训练速度，并可能导致模型难以收敛。为了解决这个问题，作者提出了Batch Normalization方法。
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal.pdf
02-21
这种现象被称为内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）。内部协变量偏移会降低训练速度，因为它要求使用较低的学习率，以及仔细的参数初始化，并且使得训练具有饱和非线性激活函数的模型变得异常困难。 批量...
Batch Normalization：Accelerating Deep Network Training
03-12
这个概念由Sergey Ioffe和Christian Szegedy在2015年的论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》中首次提出。 ### 内部协变量漂移问题 在深度神经...
深度学习论文--Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
DAOCHI
09-17 4122
本文翻译论文为深度学习经典模型之一：GoogLeNet-BN 论文链接：https://arxiv.org/abs/1502.03167v3 摘要：训练深度神经网络的难度在于：前一层网络参数的变化，导致每一层输入的分布也随之变化。通常需要设置小的学习率以及小心的初始化，因此降低了网络的学习速度，并且经常出现非线性饱和，最终导致深度网络难以训练。本文称这种现象为内部协方差偏移（internal ...
【论文学习】Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by  Reducing Internal Covariate Shift
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Batch Normalization 学习笔记 原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50866313 作者：hjimce 一、背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域，非常值得学习的一篇文献：《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by  Red...
[翻译]Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
sinat_40759442的博客
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Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training byReducing Internal Covariate Shift 批处理归一化:通过减少内部协变量移位来加速深度网络训练 摘要 训练深度神经网络是复杂的，因为在训练过程中，每一层的输入分布都会随着前一层参数的变化而变化。由于需要较低的学习率和小心的参数初始化，这减慢了训练的速度，并且使得训练具有饱和非线性的模型变得非常困难。我们将这种现象称为内部协变量移位，并通过规范化层输入来解.
Batch Normalization： Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
just
02-16 392
【问题挑战】训练深度神经网络很复杂，因为在训练过程中，随着前一层的参数变化，每一层输入的分布都会发生变化；通过较低的学习率(lr)和仔细的参数初始化来解决，但会减慢训练速度，并且经常出现非线性饱和，最终导致深度网络难以训练(如sigmoid造成梯度消失问题)；【解决方法】将这种现象称为内部协方差偏移(internal covariate shift)，并通过对网络层的输入进行归一化(BN)来解决这个问题。
【BN】《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》
bryant_meng
11-18 1268
ICML-2015 文章目录1 Background and Motivation2 Advantages3 Innovations4 Method4.1 Batch Normalization4.2 Inception-v25 Datasets6 Experiments7 Conclusion / Future work7.1 Conclusion7.2 Future work8 Othe...
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Batch Normalization，BN-Inception
BN——Batch Normalization：Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
乐亦亦乐的博客
09-17 510
原文：https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf 摘要 训练深度神经网络的复杂性在于，每层输入的分布在训练过程中会发生变化，因为前面的层的参数会发生变化。通过要求较低的学习率和仔细的参数初始化减慢了训练，并且使具有饱和非线性的模型训练起来非常困难。我们将这种现象称为内部协变量转移，并通过标准化层输入来解决这个问题。我们的方法力图使标准化成为模型架构的一部分，并为每个训练小批量数据执行标准化。批标准化使我们能够使用更高的学习率，并且不用太注意初始化。它也作为一个正则化项，在某
Batch Normalization:Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Concariate Shift《》
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10-18 2469
internal covariate shift： 由于训练过程中网络参数的变化，导致网络内部激活层分布的变化。 这种思想的由来： 1，统计机器学习中有一个经典的假设:训练数据和测试数据是满足相同分布的。covariate shift：训练集的样本数据分布变化时，训练得到的模型无法很好的Generalization。 2，在神经网络中的各输出层可以作为下一层的输入层，也就是输出层可以作为训练数据，...
（1）Batch Normalization Batch Normalization 简称 BN ，意思是批量标准化。2015年由 Google 研究员在论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》中提出。 BN 对数据进行预处理（统一格式、均衡化、去噪等）能够大大提高训练速度，提升训练效果。基于此，YOLOv2 对每一层输入的数据都进行批量标准化，这样网络就不需要每层都去学数据的分布，收敛会变得更快。
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### Batch Normalization（BN）原理 Batch Normalization 由 Sergey Ioffe 和 Christian Szegedy 在 2015 年提出，旨在解决深度神经网络训练过程中的内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）问题。内部协变量偏移指的是在训练过程中，随着前一层参数的更新，每一层输入的分布会发生变化，这使得后续层需要不断适应新的输入分布，从而导致训练速度变慢。 BN 的核心思想是对每一批次的输入数据进行归一化处理，使得输入数据的均值为 0，方差为 1。对于一个输入的 mini - batch 数据 $x = \{x_1, x_2, \cdots, x_m\}$，BN 的计算步骤如下： 1. 计算 mini - batch 的均值 $\mu_B$： $\mu_B=\frac{1}{m}\sum_{i = 1}^{m}x_i$ 2. 计算 mini - batch 的方差 $\sigma_B^2$： $\sigma_B^2=\frac{1}{m}\sum_{i = 1}^{m}(x_i - \mu_B)^2$ 3. 对输入数据进行归一化： $\hat{x}_i=\frac{x_i-\mu_B}{\sqrt{\sigma_B^2+\epsilon}}$，其中 $\epsilon$ 是一个很小的常数，用于防止分母为 0。 4. 引入可学习的参数 $\gamma$ 和 $\beta$ 进行缩放和平移： $y_i=\gamma\hat{x}_i+\beta$ 通过这种方式，BN 不仅将输入数据归一化到标准正态分布，还通过可学习的参数 $\gamma$ 和 $\beta$ 让模型能够根据自身需求调整数据的分布，增强了模型的表达能力。 ### Batch Normalization 在 YOLOv2 中的应用 YOLOv2 是一种目标检测算法，在其网络结构中引入了 Batch Normalization 带来了多方面的好处： - **加速训练**：由于 BN 解决了内部协变量偏移问题，使得网络在训练过程中每一层的输入分布更加稳定，减少了后续层对输入分布变化的适应过程，从而加快了训练速度。在 YOLOv2 中，使用 BN 后可以显著减少训练所需的迭代次数。 - **提高模型泛化能力**：BN 具有一定的正则化作用，它在一定程度上减少了模型对特定训练数据的依赖，降低了过拟合的风险。在 YOLOv2 中，使用 BN 可以提高模型在不同数据集和场景下的检测性能。 - **去除 Dropout**：在 YOLOv2 中，由于 BN 的正则化效果，模型不再需要使用 Dropout 来防止过拟合。Dropout 是一种随机丢弃神经元的正则化方法，而 BN 通过对数据分布的调整达到了类似的效果，并且避免了 Dropout 在训练和测试阶段不同处理方式带来的问题。 以下是一个简单的 PyTorch 代码示例，展示了如何在神经网络中使用 Batch Normalization： ```python import torch import torch.nn as nn # 定义一个简单的卷积神经网络，包含 BN 层 class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) return x # 创建模型实例 model = SimpleCNN() # 生成随机输入数据 input_data = torch.randn(1, 3, 32, 32) # 前向传播 output = model(input_data) print(output.shape) ```
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