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BN优点
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#xff0c;或者采取更小的L2正则项约束参数#xff1b;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#xff0c;算法也能够快速训…Batch Normalization批归一化
BN优点
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破坏原来的数据分布一定程度上缓解过拟合减少梯度消失加快收敛速度提高训练精度。
步骤
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 X{x_1,x_2,...,x_m} Xx1,x2,...,xm学习参数 γ , β \gamma,\beta γ,β 算法流程 1计算上一层输出数据的均值 μ β 1 m ∑ i 1 m x i \mu_{\beta}\frac{1}{m} \sum_{i1}^m x_i μβm1i1∑mxi 其中 m m 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 σ β 2 1 m ∑ i 1 m ( x i − μ β ) 2 \sigma_{\beta}^2\frac{1}{m} \sum_{i1}^m (x_i-\mu_{\beta})^2 σβ2m1i1∑m(xi−μβ)2 3归一化处理得到 x ˆ i x i μ β σ β 2 ϵ \^x_i\frac{x_i\mu_{\beta}}{\sqrt{\sigma_{\beta}^2}\epsilon} xˆiσβ2 ϵxiμβ 其中 ϵ \epsilon ϵ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 γ x ˆ i β y_i\gamma \^x_i \beta yiγxˆiβ 其中 γ , β \gamma,\beta γ,β为可学习参数。
注上述是BN训练时的过程但是当在推理时往往只是输入一个样本没有所谓的均值 μ β \mu_{\beta} μβ和标准差 σ β 2 \sigma_{\beta}^2 σβ2。此时均值 μ β \mu_{\beta} μβ是计算所有batch的 μ β \mu_{\beta} μβ值的平均值得到标准差 σ β 2 \sigma_{\beta}^2 σβ2采用每个batch的 σ β 2 \sigma_{\beta}^2 σβ2的无偏估计得到。
