BN层的作用

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BN层的作用主要有三个:

BN层的作用_第1张图片 BN层的作用_第2张图片
  1. 加快网络的训练和收敛的速度
  2. 控制梯度爆炸防止梯度消失
  3. 防止过拟合
  • 分析:
  • (1)加快收敛速度:在深度神经网络中中,如果每层的数据分布都不一样的话,将会导致网络非常难收敛和训练,而如果把 每层的数据都在转换在均值为零,方差为1 的状态下,这样每层数据的分布都是一样的训练会比较容易收敛。
  • (2)防止梯度爆炸和梯度消失:
BN层的作用_第3张图片 BN层的作用_第4张图片

以sigmoid函数为例,sigmoid函数使得输出在[0,1]之间,实际上当x道了一定的大小,经过sigmoid函数后输出范围就会变得很小

梯度消失:在深度神经网络中,如果网络的激活输出很大,其对应的梯度就会很小,导致网络的学习速率就会很慢,假设网络中每层的学习梯度都小于最大值0.25,网络中有n层,因为链式求导的原因,第一层的梯度将会小于0.25的n次方,所以学习速率相对来说会变的很慢,而对于网络的最后一层只需要对自身求导一次,梯度就大,学习速率就会比较快,这就会造成在一个很深的网络中,浅层基本不学习,权值变化小,而后面几层网络一直学习,后面的网络基本可以表征整个网络,这样失去了深度的意义。(使用BN层归一化后,网络的输出就不会很大,梯度就不会很小)

梯度爆炸:第一层偏移量的梯度=激活层斜率1x权值1x激活层斜率2x…激活层斜率(n-1)x权值(n-1)x激活层斜率n,假如激活层斜率均为最大值0.25,所有层的权值为100,这样梯度就会指数增加。(使用bn层后权值的更新也不会很大)

BN算法防止过拟合:在网络的训练中,BN的使用使得一个minibatch中所有样本都被关联在了一起,因此网络不会从某一个训练样本中生成确定的结果,即同样一个样本的输出不再仅仅取决于样本的本身,也取决于跟这个样本同属一个batch的其他样本,而每次网络都是随机取batch,这样就会使得整个网络不会朝这一个方向使劲学习。一定程度上避免了过拟合。

Q: 为什么BN层一般用在线性层和卷积层后面,而不是放在非线性单元后

因为非线性单元的输出分布形状会在训练过程中变化,归一化无法消除他的方差偏移,相反的,全连接和卷积层的输出一般是一个对称,非稀疏的一个分布,更加类似高斯分布,对他们进行归一化会产生更加稳定的分布。其实想想也是的,像relu这样的激活函数,如果你输入的数据是一个高斯分布,经过他变换出来的数据能是一个什么形状?小于0的被抑制了,也就是分布小于0的部分直接变成0了,这样不是很高斯了

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