【动手学习pytorch笔记】15.批量归一化 BatchNorm（BN）

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#深度学习 #pytorch #cnn

本文介绍批量归一化（Batch Normalization, BN）技术如何解决训练过程中前面层的变化影响后续层的问题，通过标准化每一批次的数据来加速深层神经网络的训练过程，并减少对权重初始化的依赖。

BatchNorm(BN)

遇到了问题

  • 损失函数在最后，后面的层训练较快

  • 数据输入在最底部

    • 前面的层训练的慢

    • 前面的层一变，所有都得跟着变

    • 最后的层需要重新学习多次

    • 导致收敛变慢

  • 我们可以在学习底部层的时候避免变化顶部层吗？

所以提出了批量归一化BatchNorm(BN)

固定小批量里的均值和方差
μB=1∣B∣∑i∈BxiσB2=1∣B∣∑i∈B(xi−μB)2+ϵ \mu_B = \frac{1}{|B|}\sum_{i\in{B}}x_i \\σ_B^2 = \frac{1}{|B|}\sum_{i\in{B}}(x_i - \mu_B)^2 + \epsilon μB​=∣B∣1​i∈B∑​xi​σB2​=∣B∣1​i∈B∑​(xi​

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PyTorch笔记 - Weight Normalization 权重归一化
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深度神经网络的权重归一化（Weight Normalization，简称WN）是一种优化技术，它可以加速训练过程并提高模型的泛化能力。此外，权重归一化还可以改善网络的初始化和正则化，因为它可以降低权重矩阵的条件数，并且可以与批次归一化或dropout等技术结合使用。权重归一化将连接权重向量w在其欧氏范数和其方向上解耦成了参数向量v和参数标量g，即w = g * v / ||v||，其中||v||表示v的欧氏范数。这样，原来对w的优化就转化为对g和v的优化，而g和v分别控制了w的长度和方向。
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