正则化Batch normalization及其在tensorflow中的实现

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Batch normalization(BN)

BN是对输入的特征图进行标准化的操作，其公式为： 

x^=γ(x−μ)/σ2+ϵ−−−−−√+βx^=γ(x−μ)/σ2+ϵ+β

• xx - 原输入
• x^x^ - 标准化后的输入
• μμ - 一个batch中的均值
• σ2σ2 - 一个batch中的方差
• ϵϵ - 一个很小的数，防止除0
• ββ - 中心偏移量(center)
• γγ - 缩放(scale)系数

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tensorflow中提供了三种BN方法：

• tf.nn.batch_normalization
• tf.layers.batch_normalization
• tf.contrib.layers.batch_norm

以tf.layers.batch_normalization为例介绍里面所包含的主要参数：

tf.layers.batch_normalization(inputs, decay=0.999, center=True, scale=True, is_training=True, epsilon=0.001)

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一般使用只要定义以下的参数即可：

• inputs: 输入张量[N, H, W, C]

• decay: 滑动平均的衰减系数，一般取接近1的值，这样能在验证和测试集上获得较好结果

• center: 中心偏移量，上述的ββ ，为True，则自动添加，否则忽略

• scale: 缩放系数，上述的γγ，为True，则自动添加，否则忽略

• epsilon: 为防止除0而加的一个很小的数

• is_training: 是否是训练过程，为True则代表是训练过程，那么将根据decay用指数滑动平均求得moments，并累加保存到moving_mean和moving_variance中。否则是测试过程，函数直接取这两个参数来用。

  如果是True，则需在训练的session中添加将BN参数更新操作加入训练的代码：

  
  # execute update_ops to update batch_norm weights
  
  update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)
  with tf.control_dependencies(update_ops):
   optimizer = tf.train.AdamOptimizer(decayed_learning_rate)
   train_op = optimizer.minimize(loss, global_step = global_step)

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Note

需要看上述函数的详细参数，可在python终端通过以下命令获取：

import tensorflow as tf
help(tf.layers.batch_normalization) # help中添加函数名