批归一化（Batch Normalization）详细解释笔记

批归一化（Batch Normalization）的详细解释

​ 以前在神经网络训练中，只是对输入层数据进行归一化处理，却没有在中间层进行归一化处理。要知道，虽然我们对输入数据进行了归一化处理，但是输入数据经过矩阵乘法以及非线性运算之后，其数据分布很可能被改变，而随着深度网络的多层运算之后，数据分布的变化将越来越大。如果我们能在网络的中间也进行归一化处理，是否对网络的训练起到改进作用呢？答案是肯定的。

​ 这种在神经网络中间层也进行归一化处理，使训练效果更好的方法，就是批归一化Batch Normalization（BN）。

1. 批归一化（BN）算法的优点

下面总结一下BN算法的优点：

1. 减少了人为选择参数。在某些情况下可以取消 dropout 和 L2 正则项参数,或者采取更小的 L2 正则项约束参数；
2. 减少了对学习率的要求。现在我们可以使用初始很大的学习率或者选择了较小的学习率，算法也能够快速训练收敛；
3. 可以不再使用局部响应归一化。BN 本身就是归一化网络(局部响应归一化在 AlexNet 网络中存在)
4. 破坏原来的数据分布，一定程度上缓解过拟合（防止每批训练中某一个样本经常被挑选到，文献说这个可以提高 1% 的精度）。
5. 减少梯度消失，加快收敛速度，提高训练精度。

2. 批归一化（BN）算法流程

下面给出 BN 算法在训练时的过程

输入：上一层输出结果 $X = {x_1, x_2, ..., x_m}$，学习参数 $\gamma, \beta$

算法流程：

1. 计算上一层输出数据的均值

$\mu_{\beta} = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^m(x_i)$

其中，m是此次训练样本 batch 的大小。

2. 计算上一层输出数据的标准差

$\sigma_{\beta}^2 = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^m (x_i - \mu_{\beta})^2$

3. 归一化处理，得到

$\hat x_i = \frac{x_i + \mu_{\beta}}{\sqrt{\sigma_{\beta}^2} + \epsilon}$

其中 $\epsilon$ 是为了避免分母为 0 而加进去的接近于 0 的很小值

4. 重构，对经过上面归一化处理得到的数据进行重构，得到

$y_i = \gamma \hat x_i + \beta$

其中， $\gamma, \beta$ 为可学习参数。

注：上述是 BN 训练时的过程，但是当在投入使用时，往往只是输入一个样本，没有所谓的均值 $\mu_{\beta}$ 和标准差 $\sigma_{\beta}^2$。此时，均值 $\mu_{\beta}$ 是计算所有 batch $\mu_{\beta}$ 值的平均值得到，标准差 $\sigma_{\beta}^2$ 采用每个batch $\sigma_{\beta}^2$ 的无偏估计得到。

3. 批归一化和群组归一化比较

名称	特点
批量归一化（Batch Normalization，以下简称 BN）	可让各种网络并行训练。但是，批量维度进行归一化会带来一些问题——批量统计估算不准确导致批量变小时，BN 的误差会迅速增加。在训练大型网络和将特征转移到计算机视觉任务中（包括检测、分割和视频），内存消耗限制了只能使用小批量的 BN。
群组归一化 Group Normalization (简称 GN)	GN 将通道分成组，并在每组内计算归一化的均值和方差。GN 的计算与批量大小无关，并且其准确度在各种批量大小下都很稳定。
比较	在 ImageNet 上训练的 ResNet-50上，GN 使用批量大小为 2 时的错误率比 BN 的错误率低 10.6％ ;当使用典型的批量时，GN 与 BN 相当，并且优于其他标归一化变体。而且，GN 可以自然地从预训练迁移到微调。在进行 COCO 中的目标检测和分割以及 Kinetics 中的视频分类比赛中，GN 可以胜过其竞争对手，表明 GN 可以在各种任务中有效地取代强大的 BN。

4. Weight Normalization和Batch Normalization比较

​ Weight Normalization 和 Batch Normalization 都属于参数重写（Reparameterization）的方法，只是采用的方式不同。

​ Weight Normalization 是对网络权值 $W$ 进行 normalization，因此也称为 Weight Normalization；

​ Batch Normalization 是对网络某一层输入数据进行 normalization。

​ Weight Normalization相比Batch Normalization有以下三点优势：

1. Weight Normalization 通过重写深度学习网络的权重W的方式来加速深度学习网络参数收敛，没有引入 minbatch 的依赖，适用于 RNN（LSTM）网络（Batch Normalization 不能直接用于RNN，进行 normalization 操作，原因在于：

• RNN 处理的 Sequence 是变长的；
• RNN 是基于 time step 计算，如果直接使用 Batch Normalization 处理，需要保存每个 time step 下，mini btach 的均值和方差，效率低且占内存）。

2. Batch Normalization 基于一个 mini batch 的数据计算均值和方差，而不是基于整个 Training set 来做，相当于进行梯度计算式引入噪声。因此，Batch Normalization 不适用于对噪声敏感的强化学习、生成模型（Generative model：GAN，VAE）使用。相反，Weight Normalization 对通过标量 $g$和向量 $v$对权重 $W$进行重写，重写向量 $v$ 是固定的，因此，基于 Weight Normalization 的 Normalization 可以看做比 Batch Normalization 引入更少的噪声。
3. 不需要额外的存储空间来保存 mini batch 的均值和方差，同时实现 Weight Normalization 时，对深度学习网络进行正向信号传播和反向梯度计算带来的额外计算开销也很小。因此，要比采用 Batch Normalization 进行 normalization 操作时，速度快。 但是 Weight Normalization 不具备 Batch Normalization 把网络每一层的输出 Y 固定在一个变化范围的作用。因此，采用 Weight Normalization 进行 Normalization 时需要特别注意参数初始值的选择。

5. Batch Normalization在什么时候用比较合适

​ 在CNN中，BN应作用在非线性映射前。在神经网络训练时遇到收敛速度很慢，或梯度爆炸等无法训练的状况时可以尝试BN来解决。另外，在一般使用情况下也可以加入BN来加快训练速度，提高模型精度。

​ BN比较适用的场景是：每个mini-batch比较大，数据分布比较接近。在进行训练之前，要做好充分的shuffle，否则效果会差很多。另外，由于BN需要在运行过程中统计每个mini-batch的一阶统计量和二阶统计量，因此不适用于动态的网络结构和RNN网络。