【深度学习】批量规范化

训练深层神经网络是十分困难的，光是之前简单的模型在简单的数据集上训练都不太轻松。

而批量规范化（batch normalization）是一种流行且有效的技术，可以帮助加快深层网络的收敛速度。

一、训练深层网络

我们回顾一下训练神经网络时出现的一些挑战。

首先，数据预处理的方式通常对最终结果产生巨大影响。

第二，对于典型的多层感知机或卷积神经网络，当我们训练时，中间层的变量可能具有更广的变化范围，随着训练更新的模型参数变幻莫测。

第三，更深层的网络很复杂，容易过拟合。

批量规范化应用于单个可选层（也可应用到所有层），其原理如下：

在每次迭代训练中，我们首先规范化输入，即通过减去其均值并除以其标准差，其中两者均基于当前小批量得到。接下来，我们应用比例系数和比例偏移。

需要注意的是，如果批量大小为 1，减去均值之后，每个隐藏单元将变为 0，那我们将无法学习到任何东西。

因此，只有使用足够大的小批量，批量规范化这种方法才是有效且稳定的。所以在应用批量规范化时，批量大小的选择相当重要。

二、批量规范化层

和激活函数、丢弃法（dropout）一样，批量规范化可看成一层网络：批量规范化层。

对于全连接层和卷积层，它们的批量规范化实现略有不同。

全连接层的批量规范化作用在特征维度上，而卷积层作用在通道维度上。

把图像的像素视为样本，通道视为特征，卷积层可理解为高维的全连接层。

全连接层

通常，我们将批量规范化层置于全连接层中的仿射变换和激活函数之间。

设全连接层的输入为 $x$，权重参数和偏置参数分别为 $W$ 和 $b$，激活函数为 $\varphi$，批量规范化的运算符为 BN。

那么，使用批量规范化的全连接层的输出 $h$计算详情为：
$$h=\varphi (BN(Wx+b)).$$

卷积层

同样，对于卷积层，我们可以在卷积层之后和非线性激活函数之前应用批量规范化。

当卷积层有多个输出通道时，我们需要对这些通道的“每个”输出执行批量规范化，每个通道都有自己的拉伸（scale）和偏移（shift）参数。

三、使用批量规范化层的 LeNet

回顾一下 LeNet 架构，一层 5$\times$5卷积，填充大小为2，输出通道数为6；一层2$\times$2汇聚层，步幅为2；再一层5$\times$5卷积层，输出通道数为16；之后一层2$\times$2 汇聚层，步幅为 2；最后展平加上三层全连接层。

代码实现为：

    net = nn.Sequential(      # LeNet模型nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2), nn.Sigmoid(),nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), nn.Sigmoid(),nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),nn.Flatten(),nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), nn.Sigmoid(),nn.Linear(120, 84), nn.Sigmoid(),nn.Linear(84, 10))

若想添加批量规范化层，在相应位置处加入相应的nn.BatchNorm即可。全连接层使用nn.BatchNorm1d，即 1 维；卷积层使用nn.BatchNorm2d，即 2 维。

传入的参数为全连接层的输出数量或卷积层的输出通道数，代码实现为：

    net = nn.Sequential(  # 带BN的LeNet模型nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2), nn.BatchNorm2d(6), nn.Sigmoid(),nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), nn.BatchNorm2d(16), nn.Sigmoid(),nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),nn.Flatten(),nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), nn.BatchNorm1d(120), nn.Sigmoid(),nn.Linear(120, 84), nn.BatchNorm1d(84), nn.Sigmoid(),nn.Linear(84, 10))

由于批量规范化的作用是加快收敛速度，因此需要关注这 10 轮训练的损失变化情况，我们利用 tensorboard 来可视化。

运行后得到的损失变化图如下：

我们再运行之前写的 LeNet 模型，其损失变化图为：

可以发现加了 BN 后，训练损失收敛加快了不少（纵轴的范围），早早地就降低为 0.55；而最初的 LeNet，训练了好多轮后才到达同样的损失水平。

总结一下：

• 在模型训练过程中，批量规范化利用小批量的均值和标准差，不断调整神经网络的中间输出，使得整个神经网络各层的中间输出值更加稳定，从而加快收敛速度。
• 批量规范化在全连接层和卷积层的使用均略有不同。

上次 VGG 的代码和这次批量规范化的代码见附件：