BN的作用及應用

一、什麼是BN

Batch Normalization（BN，批量歸一化）是一種在深度神經網路中廣泛應用的技術，旨在提高訓練的速度和穩定性。它最初由Ioffe和Szegedy在論文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》中提出。

在深度神經網路中，層與層之間的輸入分布變化可能會導致模型收斂速度緩慢，需要更多的迭代次數。BN層通過對訓練中的每一批數據進行均值和方差歸一化，使得網路在訓練的過程中更加穩定，同時縮小了輸入的範圍，使得網路更容易訓練。

二、BN的優點

1、加速訓練

BN可以讓每層的輸入具有零均值和單位方差，這可以將輸入數據的分布調整為更加平衡的狀態，從而縮短訓練時間。

2、減少對超參數的依賴

BN的引入減少了對權重初始化和學習率的依賴，同時使得網路對超參數的選擇更加穩健。

3、正則化效果

BN層對每批樣本都進行了歸一化處理，相當於在每個節點上施加了額外的正則化約束。因此，它可以一定程度上緩解過擬合問題。

三、BN的使用

1、應用到全連接層

BN可以應用到全連接層中，代碼示例：

    
    fc = tf.layers.dense(inputs, units=128)
    bn = tf.layers.batch_normalization(fc)
    activation = tf.nn.relu(bn)
    

2、應用到卷積層

BN可以應用到卷積層中，代碼示例：

    
    conv1 = tf.layers.conv2d(inputs, filters=64, kernel_size=[3,3])
    bn1 = tf.layers.batch_normalization(conv1, training=is_training)
    activation1 = tf.nn.relu(bn1)
    conv2 = tf.layers.conv2d(activation1, filters=64, kernel_size=[3,3])
    bn2 = tf.layers.batch_normalization(conv2, training=is_training)
    activation2 = tf.nn.relu(bn2)
    

3、應用到循環神經網路中

BN可以應用到循環神經網路中，代碼示例：

    
    cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=n_hidden)
    cell_bn = tf.contrib.rnn.LayerNormBasicLSTMCell(num_units=n_hidden)
    output, state = tf.nn.dynamic_rnn(cell_bn, inputs, dtype=tf.float32)
    

4、使用tf.contrib.layers實現BN

可以使用tf.contrib.layers提供的batch_norm函數來實現BN，代碼示例：

    
    fc = tf.layers.dense(inputs, units=128)
    bn = tf.contrib.layers.batch_norm(fc, is_training=is_training)
    activation = tf.nn.relu(bn)
    

四、BN的注意事項

1、BN對於batch size的大小比較敏感，batch size過小時，可能會降低BN的效果。

2、在BN層和激活函數之間不應該使用偏置項，因為BN層已經實現了偏置項的效果。

3、使用BN時，需要考慮輸入的尺寸，如果輸入的尺寸比較小，如32×32的圖像，可以在卷積層後加入BN層，否則可以在卷積層前加入BN層。

4、在測試時，需要使用全局數據的均值和方差來更新當前BN層，因此需要將訓練時的均值和方差保存下來。

五、總結

BN層是一種用於加速和穩定深層神經網路訓練的技術，在深度學習中應用廣泛。通過對每批數據進行均值和方差的歸一化，可以使得模型的輸入更加平衡，從而提高模型的訓練速度和穩定性。在深度學習的應用中，BN層是必不可少的一部分。