归一化、标准化、正则化、以及深度学习种经常看到的Batch Normalization分别是什么？用在哪？怎么用，以及各自的原理分别是什么？本文针对这些问题，进行对比分析，整体解析。

what(是什么)

• 归一化，是对数据进行归一处理，处理的结果，从数据上看，会使得数据全部落在[0,1]的范围；从应用角度看，能够消除量纲的影响，也就是说，归一化在不同的特征之间进行，但可能涉及到一些反归一化的操作。
• 标准化，主要改变数据的分布，处理结果，从数据上看，会使得数据服从标准正态分布；从应用的角度看，这种标准的正态分布能够加速模型训练，主要用在同一特征的特征数据上。
• 正则化，是在机器学习中的损失函数中添加惩罚项，从数据上看，这种惩罚项会减小模型权重，通过减小权重，在应用中，能够降低有效防止过拟合。
• 而深度学习中常说的Batch Normalization层则是数据标准化的一个更高级的具体实现。具体地，在标准化的基础上，对数据进一步的进行一个缩放和拉伸，以达到学习数据真实分布的目的。从数据上看，经过Batch Normalization层的后的数据，会呈现正态分布；从应用角度，该分布可以有效加速模型模型、防止梯度消失、防止过拟合的作用。

where（用在哪）

• 归一化，主要用在存在多个特征，且多个特征之间量纲不一致的情况下，需要对数据进行归一化，以消除量纲带来的影响，尤其，当特征的数值范围变化较大时，或者算法对输入数据的数值范围敏感时，可以考虑归一化。
• 标准化，主要在模型训练阶段，尤其当特征的分布偏差大或者算法对数据的分布敏感时，可以考虑标准化。
• 正则化，主要用在机器学习的损失函数上。通过在损失函数上施加惩罚项，来降低模型复杂度，特别是在数据量不足或者特征数目较多时。

How（如何用&&原理）

归一化

实现方式

• 最大最小归一化
  将数据缩放到一个固定的范围，通常是[0, 1]或者[-1, 1]。

## 在 python 中实现最大最小归一化的操作

import numpy as np

def min_max_normalize(data):
    min_val = np.min(data)
    max_val = np.max(data)
    normalized_data = (data - min_val) / (max_val - min_val)
    return normalized_data

原理

公式为： $x^{\prime }=\frac{x-min(x)}{max(x)-min(x)}$， 其中，$(x)$ 是原始数据，$(x^{\prime })$ 是归一化后的数据，$min(x)$ 和 $max(x)$ 分别是数据集 $X$ 的最小值和最大值。

示例说明

在许多机器学习算法中，如支持向量机（SVM）、k近邻（k-NN）等，距离度量是一个重要的因素。如果特征未经过归一化，具有较大范围值的特征可能会主导距离计算，导致模型偏向于某些特征而忽略其他特征。通过归一化，可以避免这种情况，确保每个特征对模型的贡献相对平等。
例子：

假设我们有一个数据集，包含两个特征：身高（单位：厘米）和体重（单位：千克）。身高的范围可能在150到190厘米之间，而体重的范围可能在50到100千克之间。如果我们不对这些特征进行归一化，身高和体重的值范围差异很大，可能导致机器学习模型在训练过程中对于体重的变化更为敏感，而对身高的变化不敏感。

通过归一化，我们可以将身高和体重都映射到 [0, 1] 的范围内，使得这两个特征的尺度相似。这样模型在训练时能够更平衡地考虑身高和体重对输出（比如预测健康状况）的影响，而不会被特征尺度的差异所影响。

标准化

实现方式

• Z-score方法
  调整数据分布，将数据拉到均值为0，方差为1的标准正态分布。

import numpy as np

def calculate_z_scores(data):
    """
    计算给定数据集的Z-Scores（标准化）。
    
    参数：
    data: numpy数组，包含要标准化的数据集。
    
    返回：
    Z-Scores的numpy数组，与输入数据形状相同。
    """
    mean_data = np.mean(data)
    std_data = np.std(data)
    z_scores = (data - mean_data) / std_data
    return z_scores

# 示例用法
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
Z_scores = calculate_z_scores(X)
print("原始数据 X:", X)
print("Z-Scores:", Z_scores)

原理

公式为：$x^{\prime }=\frac{x-mean(x)}{std(x)}$，其中，$x^{\prime }$为处理后的数据，$mean(x)$为数据的均值，$std(x)$为数据方差。经过处理，数据服从标准正态分布。

示例说明

假设我们的数据集如下：

特征1	特征2
10	200
20	800
30	600
40	400

标准化后的数据集如下（保留一位小数）：

特征1	特征2
-1.3	-1.3
-0.5	1.3
0.5	0.5
1.3	-0.5

通过这种标准化，我们可以看到原始数据的不同尺度被调整到了相似的范围内，这样在进一步的分析和建模中，特征的权重和贡献度更容易理解和比较

正则化

实现方式

在损失函数中添加正则项，其中L1正则添加$\lambda {\sum }_{i=1}^n|w_i|$，L2正则添加$\lambda {\sum }_{i=1}^n{w}_i^2$

原理

• L1正则化（Lasso正则化）： 添加参数向量的L1范数作为惩罚项。它倾向于使得部分参数为零，从而实现特征选择的效果，减少不重要特征对模型的影响。
  $$\text{Loss}\text{regularized}=\text{Loss}\text{original}+\lambda \sum _{i=1}^n|w_i|$$
  其中，$(\lambda )$ 是正则化强度参数，控制正则化项对总损失的贡献程度。

• L2正则化（Ridge正则化）： 添加参数向量的L2范数平方作为惩罚项。它通过惩罚参数的大小来控制模型的复杂度，避免参数值过大。
  $$\text{Loss}\text{regularized}=\text{Loss}\text{original}+\lambda \sum _{i=1}^n{w}_i^2$$
  类似地，$(\lambda )$ 是正则化强度参数。

作用

此处，引用大神深入理解L1、L2正则的博客中的图，进一步说明L1和L2正则。

• L1正则
  在考虑二维特征的情况下，L1正则的图像应该为一个规则矩形，将正则项记为$J$，若把正则项$J$、原始损失函数$Lossoriginal$绘制在同一个坐标下，应该为：
  
  将带有正则的损失函数记为$Lossregularized$，那么$Lossregularized$在取到最小值时，应该在$Lossoriginal$、$J$的交点处(原因以及具体推导，见大神的博客，主要是一个带约束的优化问题，使用KKT条件求解)。从图像直观理解，损失函数与正则项图像的交点，更容易落在坐标轴而非坐标平面上（高维特征空间会更加明显），在二维空间，就意味着有一维的特征数据为0，也就是说有一个维度的特征没有对损失函数起到作用。从而得出，L1正则具有使得模型更加稀疏的作用，也可以说，起到了一定的特征选择的作用。

• L2正则
  同样的，将$L2$正则项$J$以及原始损失函数$Lossoriginal$的等值线绘制在同一个坐标系下。
  
  从图中可以看出，带正则的损失函数$Lossregularized$的最小值更多的出现在坐标平面中，因此L2正则是不具有使得模型更加稀疏的能力的。

Batch Normalization

pytorch中的batch normalization

BatchNorm层通常在激活函数之前应用。它会自动计算每个特征的均值和方差，并根据小批量数据的统计信息进行归一化处理，在使用时，需要注意训练与评估模式的切换，训练阶段，使用mini-batch的均值和方差，评估模式（推理模式）下，会默认使用整个批次的均值和方差。

对于全连接层（线性层），可以使用 torch.nn.BatchNorm1d(num_features)。
对于2维卷积层，可以使用 torch.nn.BatchNorm2d(num_features)。
对于3维卷积层（如视频处理），可以使用 torch.nn.BatchNorm3d(num_features)。

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 256)
        self.bn1 = nn.BatchNorm1d(256)  # BatchNorm1d应用于全连接层输出
        self.fc2 = nn.Linear(256, 10)

    def forward(self, x):
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

原理

Batch Normalization由google在2015年提出，主要是为了解决深度神经网络训练过程中的内部协变量偏移（Internal Covariate Shift，在深度神经网络中，每一层的输入数据分布随着网络的训练而发生变化，这被称为内部协变量偏移。这种变化可能导致每层需要不断适应前一层输出的分布变化，使得网络训练过程变得复杂和缓慢）问题，同时有助于加速网络的收敛过程。

• 算法步骤
  摘自于Batch Normalization论文
  
  BN在减均值除方差后，将数据分布调整为标准的正态分布。此外，额外增加一个缩放和平移的操作，也即增加两个需要学习的参数，分别为$\beta$、$\gamma$。这两个参数的引入是为了恢复数据本身的表达能力，对规范化后的数据进行线性变换。

BN的作用

主要有三个作用，首先，通过将特征数据的分布调整到标准正态分布，而在这分布下，激活函数的梯度比较大，能够完美解决梯度消失的问题；其次，由于存在较大的梯度，能够加速模型的训练；最后，由于数据被调整为比较标准的正态分布，模型能够学习到比较通用化的特征，屏蔽了距离正态分布中心较远的特征，避免了对离群特征点的使用，能够在一定程度上减弱过拟合。

附上对BN非常详细的一个解读，有需要的同学可以仔细研读。BN论文的详细解读，该文章通过作图，详细的说明了，在标准正态分布中，激活函数的梯度变化。