【机器学习】《动手学深度学习 PyTorch版》李沐深度学习笔记（批量归一化）

批量归一化(Batch Normalization)

1.引言

当神经网络比较深的时候，数据在下边损失函数在上边，在梯度自动求导,forward是数据从下一点点往上走，计算backWard是从上往下计算（这里有个问题，梯度在上边的时候会比较大，越往下边就越容易变小），因为上边的梯度比较大，那么每次上边的梯度都会不断去更新，下边的梯度比较小，所以权重的更新的就比较小，上边的会很快收敛，下边的会很慢。那么就会导致，更新下边的内容，它会尝试着去抽取底层的特征（比如局部边缘、简单的纹理信息），上层是一些高层语义的信息。下边一变，上边就要重新训练。底层的信息都变了，那么上边的哪些权重就白学了。在训练持续进行的时候，底部在持续变化的时候，顶部会不停的重新训练，重新去拟合底部变化导致的问题，这个问题会导致收敛比较的慢。
提出问题：我们能不能在学习底部层的时候避免变化顶部层？这里引入批量归一化。
简单总结
1.损失出现在后边，后边的层训练较快
2.数据在底部（①底部的层训练较慢②底部层一变化，所有都得跟着变化③最后的那些层需要学习多次④导致收敛变慢）

2.什么是批量归一化

1.固定小批量里边的均值和方差，然后学习合适的偏移和缩放（原本每一层的方差均值都不相等）
2.可学习的参数为γ核β
3.作用在：①全连接层核卷积层输出上，激活函数前②全连接层核卷积层输入上
4.对全连接层，作用在特征维；对卷积层，作用在通道为（相当于1*1卷积的特征维）
5.它通过在每个小批量里加入噪音来控制模型复杂度（所以没必要跟丢弃法混合使用）

3.总结

1.批量归一化固定小批量里边的均值和方差，然后学习合适的偏移和缩放
2.可以加速收敛速度，但是一般不改变模型精度（可以少学几轮）
批量归一化的优势：
1.不加批量归一化的网络需要慢慢的调整学习率时，网络中加入批量归一化时，可以采用初始化很大的学习率，然后学习率衰减速度也很大，因此这个算法收敛很快。（因为整体的均值和方差都放在差不多的分布里，不会因为学习率太大上边炸，也不会因为学习率太小学不动）
2.Batch Normalization可以大大提高模型训练速度，提高网络泛化性能。
3.数据批量归一化后相当于只使用了S型激活函数的线性部分，可以缓解S型激活函数反向传播中的梯度消失的问题。