Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift--论文解析

最新推荐文章于 2024-09-09 19:32:55 发布

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分类专栏：算法

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本文深入探讨了Batch Normalization(BN)层在深度学习中的作用，解释了BN层如何解决内部协变量偏移问题，加速网络训练并提高模型性能。BN层允许使用更大的学习率，具有正则化效果，并在卷积网络中有效减少了参数数量。

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1、概述

BN层来源于2015年的论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》。在训练深度网络的时候，随着训练进行，每一层输入的分布会发生变化，这种现象称为internal covariate shift，这使得网络训练需要更小的学习率，更仔细的初始化，并且使得饱和非线性激活函数(saturating nonlinearities)更加难以使用。

使用了BN之后，可以使用较大的学习率，并且不需要过多的关注参数初始化，BN层也是一种正则化，某些情况下可以替代dropout(dropout也是一种正则化方法，可以缓解过拟合，提高模型泛化性能，但是dropout会减慢收敛速度，而BN层却能大幅提高训练速度)。论文里报告的结果达到了4.9% top-5 validation error (and 4.8% test error)，超过了人类水平。

2、算法说明

算法流程如下所示

其中 $\epsilon$ 是为了数值稳定引入的常数，tensorflow中 $\epsilon$ 默认值为0.001。加入参数 $\gamma$ 和 $\beta$ 是为了使得BN层具有identity transform的能力(这一点和ResNet中的思想类似)，如果训练过程中使得 $\gamma=\sqrt{\sigma^2_{\mathcal{B}}+\epsilon}$ 并且 $\beta=\mu_{\mathcal{B}}$ ，那么就相当于 $y_i=x_i$ 。在有BN层的时候，mini-batch的size要大于1，否则1个样本的情况下减去均值就等于0。

在加入BN层之后，网络整体的训练流程如下所示

上面这个整体的训练过程中重点在于第10行和第11行，上图中的做法是每一个mini-batch计算单独的均值和方差，然后进行BN转换，下一个mini-batch再重新计算均值和方差，最后模型训练结束后把所有的mini-batch均值和方差再求个均值作为最终的 $E(x)$ 和 $Var(x)$ ，参数 $\gamma$ 和 $\beta$ 在训练中按照梯度下降进行更新。模型推断的时候，BN转换按照上图第11行的公式计算，其实这个公式就是把 $E(x)$ 和 $Var(x)$ 带入本文第一张图中Algorithm1中的公式得到的。

需要注意的是，在tensorflow中，最终的均值和方差不是按照论文中这种方法计算的，而是采用了滑动平均(moving averages，实际论文中也提到了这种方法)，tf.layers.batch_normalization中的计算方法是得到mini-batch之后，计算其均值和方差，然后和上一个mini-batch的均值方差进行加权求和。tf.layers.batch_normalization中有一个参数momentum用来控制加权。

比如当前mini-batch的均值和方差为1和0.1，上一个mini-batch平滑后的均值和方差为0.7和0.2，当momentum=0.9的时候，当前mini-batch平滑后的均值为0.9*0.7+(1-0.9)*1=0.73，平滑后的方差为0.9*0.2+(1-0.9)*0.1=0.19。

另外还需注意的是，BN层的均值和方差不会自动完成平滑操作，因此需要用下面这种写法。

update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)
with tf.control_dependencies(update_ops):
    train_op = optimizer.apply_gradients(grads_and_vars=gradients)

通过tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)可以获得更新均值和方差的操作，在进行训练之前首先进行更新操作，否则均值和方差一直保持初始化的值不变。