批归一化（BN）在神经网络中的作用与原理

news2024/11/30 5:02:12

文章目录

- 1. 批归一化（BN）在神经网络中的作用与原理
- - 1.1 作用与优势
  - 1.2 原理与推导
- 2. 将BN应用于神经网络的方法
- - 2.1 训练时的BN
- 2. 将BN应用于神经网络的方法
- - 2.1 训练时的BN
  - 2.2 测试时的BN
  - - 代码示例（Python）：
- 3. BN的优缺点与适用场景
- - 3.1 优点
  - 3.2 缺点
  - 3.3 适用场景
- 4. 结语

1. 批归一化（BN）在神经网络中的作用与原理

1.1 作用与优势

批归一化（Batch Normalization，BN）是一种用于神经网络的技术，通过对每个训练批次的输入进行归一化，加速了神经网络的训练过程。它的作用主要体现在以下几个方面：

加速收敛：通过归一化输入特征值，减少了网络训练的迭代次数，加快了收敛速度。
改善梯度传播：缓解了梯度消失和爆炸问题，使得深层网络的训练更加稳定。
提高泛化能力：降低了网络对超参数的敏感度，提高了模型的泛化能力。

这其实就是一个问题——把学习问题的轮廓，从很长的东西，变成更圆的东西，变得更易于算法优化。

在这里插入图片描述

1.2 原理与推导

BN的核心思想是对每个特征进行归一化，以使其均值接近于0，方差接近于1。其具体过程如下：

对于每个训练批次，计算该批次输入的均值和方差。
使用得到的均值和方差对输入进行归一化。
引入可学习的缩放参数和偏移参数，使网络能够学习适应不同数据分布的特征。

数学公式如下：
在这里插入图片描述
所以现在值已经被标准化了（平均值0和标准单位方差），但我们不想让隐藏单元总是如此，也许隐藏单元有了不同的分布会有意义，所以一个很牛的计算是：

其中和是模型需要学习的参数，请注意和的作用，是无论如何随意设置的平均值，事实上，如果，如果等于这个分母项（中的分母），等于，这里的中的，那么的作用在于，它会精确转化这个方程，如果这些成立（），那么。

归一化输入特征是有助于神经网络中的学习的，批归一化（BN）的作用是一个适用的归一化过程，不只是输入层，甚至同样适用于神经网络中的深度隐藏层。

有了和两个参数后，就可以确保所有的值都是想赋予的值，或者是保证隐藏的单元已使均值和方差标准化，即无论数据归一化计算时出现多大问题，通过参数都可以调整回来。

2. 将BN应用于神经网络的方法

2.1 训练时的BN

在训练时，BN的操作如下：

对每个训练批次进行正向传播，并计算均值和方差。
使用计算得到的均值和方差对批次输入进行归一化。
引入可学习的缩放参数和偏移参数，调整归一化后的值。
在反向传播时，根据梯度更新参数。

2. 将BN应用于神经网络的方法

2.1 训练时的BN

在训练时，BN的操作如下：

对每个训练批次进行正向传播，并计算均值和方差。
使用计算得到的均值和方差对批次输入进行归一化。
引入可学习的缩放参数和偏移参数，调整归一化后的值。
在反向传播时，根据梯度更新参数。

数学公式：
$设输入的批次为 ( X = {x_1, x_2, ..., x_m} )，其中 (m) 是批次大小。则批次的均值 ( \mu ) 和方差 ( \sigma^2 ) 分别计算如下：$
上面这些公式都是用来执行 BN。在一个 mini-batch 中，

先对值求和，计算均值，所以这里只把一个 mini-batch 中的样本都加起来，假设用m来表示这个 mini-batch 中的样本数量，而不是整个训练集。
然后计算方差，再算，即用均值和标准差来调整，加上是为了数值稳定性。是用和再次调整得到的。
请注意，用于调节计算的和是在整个 mini-batch 上进行计算的，但是在测试时，可能不能将一个 mini-batch 中的很多个样本同时处理，因此，需要用其它方式来得到和，而且如果只有一个样本的话，一个样本的均值和方差是没有意义的。

所以实际上，为了将神经网络运用于测试，就需要单独估算和，在典型的 BN 运用中，需要用一个指数加权平均来估算。

总结来说就是，在训练时，和是在整个 mini-batch 上计算出来的包含了一定数量的样本，但在测试时，可能需要逐一处理样本，方法是根据训练集估算和。

估算的方式有很多种，

理论上可以在最终的网络中运行整个训练集来得到和，但在实际操作中，通常运用指数加权平均来追踪在训练过程中的和的值。
还可以用指数加权平均，有时也叫做流动平均，来粗略估算和，然后在测试中使用和的值来进行所需的隐藏单元值的调整。
在实践中，不管用什么方式估算和，这套过程都是比较稳健的，而且如果使用的是某种深度学习框架，通常会有默认的估算和的方式，应该会起到比较好的效果。

2.2 测试时的BN

在测试时，需要对每个样本逐一处理，无法使用整个训练集的均值和方差。因此，需要使用一种估算方式来得到均值和方差。
在这里插入图片描述

代码示例（Python）：

# 在测试时估算均值和方差
def estimate_mean_and_variance(X):
    mean = np.mean(X, axis=0)
    variance = np.var(X, axis=0)
    return mean, variance

# 使用估算的均值和方差对输入进行归一化
def normalize_input(X, mean, variance, epsilon=1e-5):
    normalized_X = (X - mean) / np.sqrt(variance + epsilon)
    return normalized_X

# 使用缩放参数和偏移参数对归一化后的值进行调整
def scale_and_shift(normalized_X, gamma, beta):
    scaled_X = gamma * normalized_X + beta
    return scaled_X