BatchNormalization作用及使用

BN层的提出

Internal Covariate Shift ：此术语是google小组在论文Batch Normalizatoin 中提出来的，其主要描述的是：训练深度网络的时候经常发生训练困难的问题，因为，每一次参数迭代更新后，上一层网络的输出数据经过这一层网络计算后，数据的分布会发生变化，为下一层网络的学习带来困难（神经网络本来就是要学习数据的分布，要是分布一直在变，学习就很难了），此现象称之为Internal Covariate Shift.

Batch Normalizatoin 之前的解决方案就是使用较小的学习率，和小心的初始化参数，对数据做白化处理，但是显然治标不治本。

BN层的作用

• （最重要）可以加快训练速率，即可以增大学习率，加快模型的收敛速度
• 不过分依赖网络初始值
• 一定程度上抑制了过拟合情况，降低了Dropout的必要性

BN层指的是对输入神经网络的一批次feature map数据的每一个通道进行归一化操作，使得输入每一维度满足均值为0方差为1的数据分布。这里需要注意的是，如果每一层都满足均值为0方差为1的标准正态分布，那么网络很难学习到新的信息，所以在最后需要添加缩放以及平移信息，以达到每一次数据经过归一化后还保留的有学习来的特征。

BN层的使用

重要：
（1）训练时要将traning参数设置为True，在验证时将trainning参数设置为False。在pytorch中可通过创建模型的model.train()和model.eval()方法控制。

（2）batch size尽可能设置大点，设置小后表现可能很糟糕，设置的越大求的均值和方差越接近整个训练集的均值和方差。

（3）建议将bn层放在卷积层（Conv）和激活层（例如Relu）之间，且卷积层不要使用偏置bias，因为没有用，参考下图推理，即使使用了偏置bias求出的结果也是一样的

（4）自己做实验时发现，Dropout与BN共用往往效果不是很好

推荐两篇BN的博文，非常详细

https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/79048516
https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/104434557?spm=1001.2014.3001.5501