google batchnorm 资料总结

训练webface 李子青提出的大网络，总是出现过拟合，效果差。尝试使用batchnorm。

参考博客： http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51549771 cnn 和rnn 中如何引入batchnorm

http://blog.csdn.net/happynear/article/details/44238541 Google paper

《Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》阅读笔记与实现

使用：在cnn 后增加，位于神经元非线性变换钱，基本上大多数网络结构都能很自然地融合进去。。

一、简介

如果将googlenet称之为google家的inception v1的话，其Batch Normalization（http://arxiv.org/pdf/1502.03167v3.pdf）文章讲的就是BN-inception v1。

它不是网络本身本质上的内容修改，而是为了将conv层的输出做normalization以使得下一层的更新能够更快，更准确。

二、网络分析

caffe官方将BN层拆成两个层来实验，一个是https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/include/caffe/layers/batch_norm_layer.hpp，

另外一个是https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/include/caffe/layers/scale_layer.hpp。

其具体使用方法可以参考：https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks/blob/master/prototxt/ResNet-50-deploy.prototxt

中的BatchNorm与Scale。

BN-inceptionv1训练速度较原googlenet快了14倍，在imagenet分类问题的top5上达到4.8%，超过了人类标注top5准确率。

一、神经网络中的权重初始化与预处理方法的关系

如果做过dnn的实验，大家可能会发现在对数据进行预处理，例如白化或者zscore，甚至是简单的减均值操作都是可以加速收敛的，例如下图所示的一个简单的例子：

　　图中红点代表2维的数据点，由于图像数据的每一维一般都是0-255之间的数字，因此数据点只会落在第一象限，而且图像数据具有很强的相关性，比如第一个灰度值为30，比较黑，那它旁边的一个像素值一般不会超过100，否则给人的感觉就像噪声一样。由于强相关性，数据点仅会落在第一象限的很小的区域中，形成类似上图所示的狭长分布。

　　而神经网络模型在初始化的时候，权重W是随机采样生成的，一个常见的神经元表示为：ReLU(Wx+b) = max(Wx+b,0)，即在Wx+b=0的两侧，对数据采用不同的操作方法。具体到ReLU就是一侧收缩，一侧保持不变。

　　随机的Wx+b=0表现为上图中的随机虚线，注意到，两条绿色虚线实际上并没有什么意义，在使用梯度下降时，可能需要很多次迭代才会使这些虚线对数据点进行有效的分割，就像紫色虚线那样，这势必会带来求解速率变慢的问题。更何况，我们这只是个二维的演示，数据占据四个象限中的一个，如果是几百、几千、上万维呢？而且数据在第一象限中也只是占了很小的一部分区域而已，可想而知不对数据进行预处理带来了多少运算资源的浪费，而且大量的数据外分割面在迭代时很可能会在刚进入数据中时就遇到了一个局部最优，导致overfit的问题。

　　这时，如果我们将数据减去其均值，数据点就不再只分布在第一象限，这时一个随机分界面落入数据分布的概率增加了多少呢？2^n倍！如果我们使用去除相关性的算法，例如PCA和ZCA白化，数据不再是一个狭长的分布，随机分界面有效的概率就又大大增加了。

　　不过计算协方差矩阵的特征值太耗时也太耗空间，我们一般最多只用到z-score处理，即每一维度减去自身均值，再除以自身标准差，这样能使数据点在每维上具有相似的宽度，可以起到一定的增大数据分布范围，进而使更多随机分界面有意义的作用。

二、Batch Normalization

　　上一节我们讲到对输入数据进行预处理，减均值->zscore->白化可以逐级提升随机初始化的权重对数据分割的有效性，还可以降低overfit的可能性。我们都知道，现在的神经网络的层数都是很深的，如果我们对每一层的数据都进行处理，训练时间和overfit程度是否可以降低呢？Google的这篇论文给出了答案。

1、算法描述

　　按照第一章的理论，应当在每一层的激活函数之后，例如ReLU=max(Wx+b,0)之后，对数据进行归一化。然而，文章中说这样做在训练初期，分界面还在剧烈变化时，计算出的参数不稳定，所以退而求其次，在Wx+b之后进行归一化。因为初始的W是从标准高斯分布中采样得到的，而W中元素的数量远大于x，Wx+b每维的均值本身就接近0、方差接近1，所以在Wx+b后使用Batch Normalization能得到更稳定的结果。

文中使用了类似z-score的归一化方式：每一维度减去自身均值，再除以自身标准差，由于使用的是随机梯度下降法，这些均值和方差也只能在当前迭代的batch中计算，故作者给这个算法命名为Batch Normalization。这里有一点需要注意，像卷积层这样具有权值共享的层，Wx+b的均值和方差是对整张map求得的，在batch_size * channel * height * width这么大的一层中，对总共batch_size*height*width个像素点统计得到一个均值和一个标准差，共得到channel组参数。

　　在Normalization完成后，Google的研究员仍对数值稳定性不放心，又加入了两个参数gamma和beta，使得

注意到，如果我们令gamma等于之前求得的标准差，beta等于之前求得的均值，则这个变换就又将数据还原回去了。在他们的模型中，这两个参数与每层的W和b一样，是需要迭代求解的。文章中举了个例子，在sigmoid激活函数的中间部分，函数近似于一个线性函数（如下图所示），使用BN后会使归一化后的数据仅使用这一段线性的部分（吐槽一下：再乘个2之类的不就行了）。

可以看到，在[0.2, 0.8]范围内，sigmoid函数基本呈线性递增，甚至在[0.1, 0.9]范围内，sigmoid函数都是类似于线性函数的，如果只用这一段，那网络不就成了线性网络了么，这显然不是大家愿意见到的。至于这两个参数对ReLU起的作用文中没说，我就不妄自揣摩了哈。

算法原理到这差不多就讲完了，下面是大家最不喜欢的公式环节了，求均值和方差就不用说了，在BP的时候，我们需要求最终的损失函数对gamma和beta两个参数的导数，还要求损失函数对Wx+b中的x的导数，以便使误差继续向后传播。求导公式如下：

　　具体的公式推导就不写了，有兴趣的读者可以自己推一下，主要用到了链式法则。

　　在训练的最后一个epoch时，要对这一epoch所有的训练样本的均值和标准差进行统计，这样在一张测试图片进来时，使用训练样本中的标准差的期望和均值的期望（好绕口）对测试数据进行归一化，注意这里标准差使用的期望是其无偏估计：

2、算法优势

　　论文中将Batch Normalization的作用说得突破天际，好似一下解决了所有问题，下面就来一一列举一下：

　　(1) 可以使用更高的学习率。如果每层的scale不一致，实际上每层需要的学习率是不一样的，同一层不同维度的scale往往也需要不同大小的学习率，通常需要使用最小的那个学习率才能保证损失函数有效下降，Batch Normalization将每层、每维的scale保持一致，那么我们就可以直接使用较高的学习率进行优化。

　　(2) 移除或使用较低的dropout。 dropout是常用的防止overfitting的方法，而导致overfit的位置往往在数据边界处，如果初始化权重就已经落在数据内部，overfit现象就可以得到一定的缓解。论文中最后的模型分别使用10%、5%和0%的dropout训练模型，与之前的40%-50%相比，可以大大提高训练速度。

　　(3) 降低L2权重衰减系数。还是一样的问题，边界处的局部最优往往有几维的权重（斜率）较大，使用L2衰减可以缓解这一问题，现在用了Batch Normalization，就可以把这个值降低了，论文中降低为原来的5倍。

　　(4) 取消Local Response Normalization层。由于使用了一种Normalization，再使用LRN就显得没那么必要了。而且LRN实际上也没那么work。

　　(5) 减少图像扭曲的使用。由于现在训练epoch数降低，所以要对输入数据少做一些扭曲，让神经网络多看看真实的数据。

三、实验

　　这里我只在matlab上面对算法进行了仿真，修改了DeepLearnToolbox 里面的NN模型，代码如下：

　　在前向传播时，分两种情况进行讨论：如果是在train过程，就使用当前batch的数据统计均值和标准差，并按照第二章所述公式对Wx+b进行归一化，之后再乘上gamma，加上beta得到Batch Normalization层的输出；如果在进行test过程，则使用记录下的均值和标准差，还有之前训练好的gamma和beta计算得到结果

[plain] view plain copy print ?

if nn.testing
nn.a_pre{i} = nn.a{i - 1} * nn.W{i - 1}‘;
norm_factor = nn.gamma{i-1}./sqrt(nn.mean_sigma2{i-1}+nn.epsilon);
nn.a_hat{i} = bsxfun(@times, nn.a_pre{i}, norm_factor);
nn.a_hat{i} = bsxfun(@plus, nn.a_hat{i}, nn.beta{i-1} - norm_factor .* nn.mean_mu{i-1});
else
nn.a_pre{i} = nn.a{i - 1} * nn.W{i - 1}‘;
nn.mu{i-1} = mean(nn.a_pre{i});
x_mu = bsxfun(@minus,nn.a_pre{i},nn.mu{i-1});
nn.sigma2{i-1} = mean(x_mu.^2);
norm_factor = nn.gamma{i-1}./sqrt(nn.sigma2{i-1}+nn.epsilon);
nn.a_hat{i} = bsxfun(@times, nn.a_pre{i}, norm_factor);
nn.a_hat{i} = bsxfun(@plus, nn.a_hat{i}, nn.beta{i-1} - norm_factor .* nn.mu{i-1});
end;

if nn.testing
    nn.a_pre{i} = nn.a{i - 1} * nn.W{i - 1}';
    norm_factor = nn.gamma{i-1}./sqrt(nn.mean_sigma2{i-1}+nn.epsilon);
    nn.a_hat{i} = bsxfun(@times, nn.a_pre{i}, norm_factor);
    nn.a_hat{i} = bsxfun(@plus, nn.a_hat{i}, nn.beta{i-1} -  norm_factor .* nn.mean_mu{i-1});
else
    nn.a_pre{i} = nn.a{i - 1} * nn.W{i - 1}';
    nn.mu{i-1} = mean(nn.a_pre{i});
    x_mu = bsxfun(@minus,nn.a_pre{i},nn.mu{i-1});
    nn.sigma2{i-1} = mean(x_mu.^2);
    norm_factor = nn.gamma{i-1}./sqrt(nn.sigma2{i-1}+nn.epsilon);
    nn.a_hat{i} = bsxfun(@times, nn.a_pre{i}, norm_factor);
    nn.a_hat{i} = bsxfun(@plus, nn.a_hat{i}, nn.beta{i-1} -  norm_factor .* nn.mu{i-1});
end;

　　反向传播就跟上面那一堆公式一样啦，注意为了运行效率，尽量使用向量化的代码，避免使用for循环：

[plain] view plain copy print ?

d_xhat = bsxfun(@times, d{i}(:,2:end), nn.gamma{i-1});
x_mu = bsxfun(@minus, nn.a_pre{i}, nn.mu{i-1});
inv_sqrt_sigma = 1 ./ sqrt(nn.sigma2{i-1} + nn.epsilon);
d_sigma2 = -0.5 * sum(d_xhat .* x_mu) .* inv_sqrt_sigma.^3;
d_mu = bsxfun(@times, d_xhat, inv_sqrt_sigma);
d_mu = -1 * sum(d_mu) -2 .* d_sigma2 .* mean(x_mu);
d_gamma = mean(d{i}(:,2:end) .* nn.a_hat{i});
d_beta = mean(d{i}(:,2:end));
di1 = bsxfun(@times,d_xhat,inv_sqrt_sigma);
di2 = 2/m * bsxfun(@times, d_sigma2,x_mu);
d{i}(:,2:end) = di1 + di2 + 1/m * repmat(d_mu,m,1);

d_xhat = bsxfun(@times, d{i}(:,2:end), nn.gamma{i-1});
x_mu = bsxfun(@minus, nn.a_pre{i}, nn.mu{i-1});
inv_sqrt_sigma = 1 ./ sqrt(nn.sigma2{i-1} + nn.epsilon);
d_sigma2 = -0.5 * sum(d_xhat .* x_mu) .* inv_sqrt_sigma.^3;
d_mu = bsxfun(@times, d_xhat, inv_sqrt_sigma);
d_mu = -1 * sum(d_mu) -2 .* d_sigma2 .* mean(x_mu);
d_gamma = mean(d{i}(:,2:end) .* nn.a_hat{i});
d_beta = mean(d{i}(:,2:end));
di1 = bsxfun(@times,d_xhat,inv_sqrt_sigma);
di2 = 2/m * bsxfun(@times, d_sigma2,x_mu);
d{i}(:,2:end) = di1 + di2 + 1/m * repmat(d_mu,m,1);

　　在训练的最后一个epoch，要对所有的gamma和beta进行统计，代码很简单就不贴了，完整代码在我的Github上有：https://github.com/happynear/DeepLearnToolbox

1、sigmoid激活函数的过饱和问题

　　经测试发现算法对sigmoid激活函数的提升非常明显，解决了困扰学术界十几年的sigmoid过饱和的问题，即在深层的神经网络中，前几层在梯度下降时得到的梯度过低，导致深层神经网络变成了前边是随机变换，只在最后几层才是真正在做分类的问题。

　　下面是使用一个10个隐藏层的nn网络，对mnist进行分类，每层的梯度值：

　　使用Batch Normalization前：

[plain] view plain copy print ?

epoch:1 iteration:10/300
3.23e-07 8.3215e-07 3.3605e-06 1.5193e-05 6.4892e-05 0.00027249 0.0011954 0.006295 0.029835 0.12476 0.38948
epoch:1 iteration:20/300
4.4649e-07 1.3282e-06 5.6753e-06 2.5294e-05 0.00010326 0.00043651 0.0019583 0.0096396 0.040469 0.16142 0.5235
epoch:1 iteration:30/300
4.6973e-07 1.2993e-06 5.3923e-06 2.3111e-05 9.4839e-05 0.00040398 0.0017893 0.0081367 0.037543 0.1544 0.46472
epoch:1 iteration:40/300
4.6986e-07 1.3801e-06 5.677e-06 2.4355e-05 0.00010245 0.00041999 0.0019832 0.0095022 0.043719 0.17696 0.56134
epoch:1 iteration:50/300
4.6964e-07 1.6532e-06 7.2543e-06 3.0731e-05 0.00011805 0.00048795 0.0021705 0.0099466 0.042835 0.17993 0.5319

epoch:1 iteration:10/300
 3.23e-07 8.3215e-07 3.3605e-06 1.5193e-05 6.4892e-05 0.00027249 0.0011954 0.006295 0.029835 0.12476 0.38948
epoch:1 iteration:20/300
 4.4649e-07 1.3282e-06 5.6753e-06 2.5294e-05 0.00010326 0.00043651 0.0019583 0.0096396 0.040469 0.16142 0.5235
epoch:1 iteration:30/300
 4.6973e-07 1.2993e-06 5.3923e-06 2.3111e-05 9.4839e-05 0.00040398 0.0017893 0.0081367 0.037543 0.1544 0.46472
epoch:1 iteration:40/300
 4.6986e-07 1.3801e-06 5.677e-06 2.4355e-05 0.00010245 0.00041999 0.0019832 0.0095022 0.043719 0.17696 0.56134
epoch:1 iteration:50/300
 4.6964e-07 1.6532e-06 7.2543e-06 3.0731e-05 0.00011805 0.00048795 0.0021705 0.0099466 0.042835 0.17993 0.5319

　　可以看到，最开始的几层只有1e-6到1e-7这个量级的梯度，基本上梯度在最后3层就已经饱和了。

　　使用Batch Normalization后：

[plain] view plain copy print ?

epoch:1 iteration:10/300
0.27121 0.15534 0.15116 0.15409 0.15515 0.14542 0.12878 0.13888 0.16607 0.21036 0.76037
epoch:1 iteration:20/300
0.24567 0.15369 0.14169 0.13183 0.1278 0.13904 0.13546 0.12032 0.14332 0.14868 0.54481
epoch:1 iteration:30/300
0.30403 0.16365 0.14119 0.14502 0.13916 0.12851 0.11781 0.11424 0.11082 0.1088 0.39574
epoch:1 iteration:40/300
0.32681 0.19801 0.16792 0.14741 0.13294 0.12805 0.13754 0.12941 0.13288 0.12957 0.50937
epoch:1 iteration:50/300
0.32358 0.17484 0.16367 0.16605 0.17118 0.14703 0.14458 0.12693 0.13928 0.11938 0.3692

epoch:1 iteration:10/300
 0.27121 0.15534 0.15116 0.15409 0.15515 0.14542 0.12878 0.13888 0.16607 0.21036 0.76037
epoch:1 iteration:20/300
 0.24567 0.15369 0.14169 0.13183 0.1278 0.13904 0.13546 0.12032 0.14332 0.14868 0.54481
epoch:1 iteration:30/300
 0.30403 0.16365 0.14119 0.14502 0.13916 0.12851 0.11781 0.11424 0.11082 0.1088 0.39574
epoch:1 iteration:40/300
 0.32681 0.19801 0.16792 0.14741 0.13294 0.12805 0.13754 0.12941 0.13288 0.12957 0.50937
epoch:1 iteration:50/300
 0.32358 0.17484 0.16367 0.16605 0.17118 0.14703 0.14458 0.12693 0.13928 0.11938 0.3692

　　我第一次看到的时候，就像之前看到ReLU一样惊艳，终于，sigmoid的饱和问题也得到了解决。不过论文中还有我自己的实验都表明，sigmoid在分类问题上确实没有ReLU好用，真的是蛮遗憾的。

2、gamma和beta的作用

　　在第二章提到，引入gamma和beta两个参数是为了避免数据只用sigmoid的线性部分，这里做了个简单的测试，将用和不用gamma与beta参数训练出的网络的最大/最小激活值显示出来：

　　可以看到，如果不使用gamma和beta，激活值基本上会在[0.1 0.9]这个近似线性的区域中，这与深度神经网络所要求的“多层非线性函数逼近任意函数”的要求不符，所以引入gamma和beta还是有必要的，深度网络会自动决定使用哪一段函数（这是我自己想的，其具体作用欢迎讨论）。

　　对于ReLU来说，gamma的作用可能不是很明显，因为relu是分段”线性“的，对数值进行伸缩并不能影响relu取x还是取0。但beta的作用就很大了，试想一下如果没有beta，经过batch normalization层的特征，都具有0均值的期望，这样岂不是强制令ReLU的输出有一半是0一半非0么？这与我们的初衷不太相符，我们希望神经网络自行决定在什么位置去设定这个阈值，而不是增加一个如此强的限制。另外，因为这个beta我曾经还闹了个大笑话，记录在http://blog.csdn.net/happynear/article/details/46583811，请大家引以为戒。

四、总结

　　Batch Normalization的加速作用体现在两个方面：一是归一化了每层和每维度的scale，所以可以整体使用一个较高的学习率，而不必像以前那样迁就小scale的维度；二是归一化后使得更多的权重分界面落在了数据中，降低了overfit的可能性，因此一些防止overfit但会降低速度的方法，例如dropout和权重衰减就可以不使用或者降低其权重。

　　截止到目前，还没有哪个机构宣布重现了论文中的结果，不过归一化的用处在理论层面就已经有了保证，以后也许归一化的形式会有所改变，但逐层的归一化应该会成为一种标准。本博客文章仅仅给出了归一化优点的几何解释，希望有更多的理论解释来指导我们使用归一化层。

　　就目前来看，争议的重点在于归一化的位置，还有gamma与beta参数的引入，从理论上分析，论文中的这两个细节实际上并不符合ReLU的特性：ReLU后，数据分布重新回到第一象限，这时是最应当进行归一化的；gamma与beta对sigmoid函数确实能起到一定的作用（实际也不如固定gamma=2），但对于ReLU这种分段线性的激活函数，并不存在sigmoid的低scale呈线性的现象。期待更多的理论分析，我自己也会持续跟进这个方向。

五、一些资源

本文所用到的matlab代码：https://github.com/happynear/DeepLearnToolbox

Caffe的BN实现：https://github.com/ducha-aiki/caffe/tree/bn

cxxnet的BN实现：https://github.com/antinucleon/cxxnet

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

CNN和DNN不一样，某个卷积层包含多个FilterMap，而每个Filter Map其实是参数共享的，侦测同一类特征，是通过在输入图像上的局部扫描的方式遍历覆盖整个输入图像的，但是单个Filter
Map本身可能是二维甚至多维的，如果是二维的，那么包含p*q个神经元。那么此时要应用BN其实有两种选择：

一种是把一个FilterMap看成一个整体，可以想象成是一个Filter Map对应DNN隐层中的一个神经元，所以一个Filter Map的所有神经元共享一个Scale和Shift参数，Mini-Batch里m个实例的统计量均值和方差是在p*q个神经元里共享，就是说从m*p*q个激活里面算Filter
Map全局的均值和方差，这体现了Filter Map的共享参数特性，当然在实际计算的时候每个神经元还是各算各的BN转换值，只不过采用的统计量和Scale,shift参数用的都是共享的同一套值而已。

另外一种是FilterMap的每个神经元都看成独立的，各自保存自己的Scale和Shift参数，这样一个Filter Map就有m*q*2个参数而不是大家共享这两个参数，同样地，均值和方差也是各算各的，意即每个神经元在m个实例的激活中计算统计量。

很明显，第一种方法能够体现卷积层FilterMap的思想本质，所以在CNN中用BN是采用第一种方式。在推理时，也是类似的改动，因为推理时均值和方差是在所有训练实例中算出的统计量，所以所有的神经元用的都一样，区别主要在于Scale参数和Shift参数同一个Filter
Map的神经元一样共享同样的参数来计算而已，而DNN中是每个神经元各自算各自的，仅此而已。

图像处理等广泛使用CNN的工作中很多都使用了BN了，实践证明很好用。

|RNN的BatchNorm

图1 RNN的BN方向

对于RNN来说，希望引入BN的一个很自然的想法是在时间序列方向展开的方向，即水平方向（图1）在隐层神经元节点引入BN，因为很明显RNN在时间序列上展开是个很深的深层网络，既然BN在深层DNN和CNN都有效，很容易猜想这个方向很可能也有效。

另外一个角度看RNN，因为在垂直方向上可以叠加RNN形成很深的Stacked RNN，这也是一种深层结构，所以理论上在垂直方向也可以引入BN，也可能会有效。但是一般的直觉是垂直方向深度和水平方向比一般深度不会太深，所以容易觉得水平方向增加BN会比垂直方向效果好。

那么事实如何呢？这些猜想是否正确呢？

目前在RNN中引入BN的有几项工作，目前有些矛盾的结论，所以后面还需要更深入的实验来下确定的结论。我们归纳下目前能下的一些结论。

“Batch normalized recurrent neural networks”这个工作是最早尝试将BN引入RNN的，它构建了5层的RNN和LSTM，它的结论是：水平方向的BN对效果有损害作用，垂直方向BN能够加快参数收敛速度，但是相对基准无BN对照组实验看可能存在过拟合问题。但是这个过拟合是由于训练数据规模不够还是模型造成的并无结论。

“Deep speech 2: End-to-end speech recognition in english and mandarin.”这个工作也尝试将BN引入RNN，也得出了水平方向的BN不可行，垂直方向的BN对加快收敛速度和提升分类效果有帮助，这点和第一个工作结论一致。另外，新的结论是：在训练数据足够大的情况下，如果垂直方向网络深度不深的话，垂直方向的BN效果也会有损害作用，这个其实和工作一的结论基本一致，也说明了这个过拟合不是训练数据不够导致的，而是浅层模型加入BN效果不好。但是如果垂直方向深度足够深，那么加入BN无论是训练速度还是分类效果都获得了提高。

“Recurrent Batch Normalization”是最新的工作，16年4月份的论文。它的实验结果推翻了上面两个工作的结论。证明了水平方向BN是能够加快训练收敛速度以及同时提升模型泛化能力的。论文作者认为前面两个工作之所以BN在水平方向上不行，很可能主要是BN的Scale参数设置不太合理导致的，他们的结论是：Scale参数要足够小才能获得好的实验效果，如果太大会阻碍信息传播。

所以总结一下，目前能下的结论是：

RNN垂直方向引入BN的话：如果层数不够深（这个深度我感觉5层是个分界点，5层的时候效果不稳定，时好时坏，高于5层效果就是正面的了），那么BN效果不稳定或者是损害效果，深度如果够多的话，能够加快训练收敛速度和泛化性能。

2.在隐层节点做BN的话：

这么做肯定是不行的，就是说不能在垂直方向输入和水平方向输入激活加完后进行BN，这等于同时对水平和垂直方向做BN，垂直和水平方向必须分别做BN，就是说要这样：

3.在水平方向做BN时，类似于CNN参数共享的做法是很容易产生的，因为RNN也是在不同时间点水平展开后参数共享的，所以很容易产生的想法是BN的统计量也在不同时间序列间共享，实验证明这是不行的，必须每个时间点神经元各自维护自己的统计量和参数。

4.在水平方向做BN时，Scale参数要足够小，一般设置为0.1是OK的。

时间： 2024-10-10 18:27:35

google batchnorm 资料总结

《Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》阅读笔记与实现

一、简介

二、网络分析

一、神经网络中的权重初始化与预处理方法的关系

二、Batch Normalization

1、算法描述

2、算法优势

三、实验

1、sigmoid激活函数的过饱和问题

2、gamma和beta的作用

四、总结

五、一些资源

google batchnorm 资料总结的相关文章

TensorFlow【机器学习】：如何正确的掌握Google深度学习框架TensorFlow（第二代分布式机器学习系统）？

查找文献资料的几个有效的检索网址（实时更新）

为什么Google不返回我的搜索结果（无状态TCP连接重置）

使用 Chrome 浏览器插件 Web Scraper 10分钟轻松实现网页数据的爬取

5 款可以带来幸福感的 Chrome 扩展

win10下Linux子系统开启ssh服务

浅说解决VMware桥接模式连接主机

理解OAuth 2.0

5 款让微博等社交网站更加清爽好用 Chrome 扩展