【AI面试】BN（Batch Norm）批量归一化

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分类专栏： 7天快速通过AI/CV面试 文章标签： batch 深度学习 人工智能
于 2023-04-02 16:17:25 首次发布
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批量归一化（BN）是为了解决深度学习中内部协变量转移问题，加速训练并提高模型性能。BN通过计算批次数据的均值和方差进行归一化，然后应用可学习的参数进行调整。它通常应用于全连接层和卷积层的激活函数前。在推理阶段，使用训练阶段统计的全局均值和方差。BN与Layer Normalization（LN）的区别在于BN沿通道维度归一化，而LN对每个样本的所有通道进行归一化。BN在图像处理中表现良好，而在NLP中，LN可能更合适。

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在提到批量归一化的面试问题时候，一般会以以下几种形式提问：

  1. 为什么要引入BN？
  2. BN解决了什么问题？
  3. BN的公式是怎样的？
  4. BN公式中，有哪些参数是可学的？
  5. BN中，均值和方差的尺寸shape是什么样子的？
  6. BN在训练阶段和验证阶段，有什么不同？

本文就围绕上述的问题，展开来说，希望对你有帮助。如果真有，麻烦给个赞👍，支持一波。

后面的内容主要是学习了沐神的视频，进行了一些理解和补充。感兴趣的可以直接去看原视频，视频链接：批量归一化【动手学深度学习v2】

一、批量归一化概念

1.1、为什么要引入批量归一化

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[DeeplearningAI笔记]第二章3.4-3.7-Batch NormalizationBN算法
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一、Batch Norm归一化激活函数 首先回顾一下归一化输入是怎样的？ μ=1m∑i=1x(i)\mu=\frac{1}{m}\sum_{i=1} x^{(i)}μ=m1​i=1∑​x(i) x=x−μx=x-\mux=x−μ σ2=1m∑i=1x2\sigma^2=\frac{1}{m}\sum_{i=1} x^2σ2=m1​i=1∑​x2 x/=σx/=\sigmax/=σ 现在考虑归一化激活函数，通常做法是归一化计算得到的z(i)z^{(i)}z(i)而不是a(i)a^{(i)}a(i)。 μ=1
卷积神经网络（CNN）中的批量归一化层（Batch Normalization Layer）
搏博的专栏
11-24 4033
批量归一化层（BatchNorm层），或简称为批量归一化（Batch Normalization），是深度学习中常用的一种技术，旨在加速神经网络的训练并提高收敛速度。为了让数据在训练过程中保持同一分布，在神经网络的中间层（隐藏层）的一层或多层上进行批量归一化。对于每一个小批次数据（mini-batch），计算该batch的均值与方差，在将线性计算结果送入，先对计算结果进行批量归一化处理，即减均值、除标准差，保证计算结果符合均值为0、方差为1的标准正态分布，然后再将计算结果作为激活函数的输入值进行计算。
深度学习-各种归一化(Batch Norm、Layer Norm、Group Norm、InstanceNorm、Spatially-Adaptive Norm）
ssshyeong的博客
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数据的归一化操作是数据处理的一项基础性工作，本文主要介绍了现有的四种归一化方法，包括Batch Normalization、Layer Normalization、Group Normalization、InstanceNorm以及近期在图像翻译领域遇到的Spatially-Adaptive Normalization
【AI知识点】批归一化（Batch Normalization）
AI完全体
10-07 1786
批归一化（Batch Normalization） 是一种重要的神经网络正则化方法，它通过标准化每一层的输入来加速神经网络的训练过程并提高模型的稳定性。其主要优势包括减少梯度消失和梯度爆炸、加快收敛速度，并提供一定的正则化效果，降低过拟合风险。批归一化在卷积神经网络和全连接神经网络中非常流行，几乎是现代深度学习模型中的标准组件。
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以下图床。
批量归一化
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批归一化 批量归一化的基本动机 神经网络训练过程的本质是学习数据分布，然而随着网络训练的进行，每个隐层的参数变化使得后一层的输入发生变化，从而每一批训练数据的分布也随之改变，致使网络在每次迭代中都需要拟合不同的数据分布，增大训练的复杂度以及过拟合的风险。 批量归一化(Batch Normalization) 批量归一化方法是针对每一批数据，在网络的每一层输入之前增加归一化处理（均值为0，标准差为1），将所有批数据强制在统一的数据分布下，即对该层的任意一个神经元（假设为第kkk维）x‾k\overli
BatchNorm 批量归一化层的解释与代码实现
weixin_45928096的博客
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BatchNorm 批量归一化层的解释与代码实现 我们通常既然训练时使用了批量归一化，那么测试时也该使用批量归一化吗？如果不用，由于数据的量纲问题，训练出的模型参数很可能在测试时不准确。如果用，考虑极端情况：测试的数据只有一个数据时的预测也会出现问题（相当于没有用）。所以，在测试时我们还是需要对数据使用批量归一化。在训练时，把原先训练时用到的批量均值和方差替换成整个训练数据的均值和方差。但当训练数据很大时这个计算开销很大。 因此我们用平均移动的方差来近似计算，即BN层moving_mean和variance
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动手学深度学习笔记-批量归一化
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极智AI | 从部署的角度看 bn 和 in 算子
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