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Batch Normalization批归一化

BN优点

1. 减少了人为选择参数。在某些情况下可以取消dropout和L2正则项参数，或者采取更小的L2正则项约束参数；
2. 减少了对学习率的要求。现在我们可以使用初始很大的学习率或者选择了较小的学习率，算法也能够快速训练收敛；
3. 破坏原来的数据分布，一定程度上缓解过拟合；
4. 减少梯度消失，加快收敛速度，提高训练精度。

步骤

下面给出BN 算法在训练时的过程
输入：上一层输出结果$X=x_1,x_2,...,x_m$，学习参数 $\gamma ,\beta$；
算法流程：
（1）计算上一层输出数据的均值
$${\mu }_{\beta }=\frac{1}{m}\sum _{i=1}^m{x}_i$$
其中，$m$ 是此次训练样本batch的大小。
（2）计算上一层输出数据的标准差
$${\sigma }_{\beta }^2=\frac{1}{m}\sum _{i=1}^m(x_i-{\mu }_{\beta }{)}^2$$
（3）归一化处理，得到
$${\hat{x}}_i=\frac{x_i+{\mu }_{\beta }}{\sqrt{{\sigma }_{\beta }^2}+ϵ}$$
其中$ϵ$是为了避免分母为0 而加进去的接近于0 的很小值；
（4）重构，对经过上面归一化处理得到的数据进行重构，得到
$$y_i=\gamma {\hat{x}}_i+\beta$$
其中，$\gamma ,\beta$为可学习参数。

注：上述是BN训练时的过程，但是当在推理时，往往只是输入一个样本，没有所谓的均值${\mu }_{\beta }$和标准差${\sigma }_{\beta }^2$。此时，均值${\mu }_{\beta }$是计算所有batch的${\mu }_{\beta }$值的平均值得到，标准差${\sigma }_{\beta }^2$采用每个batch的${\sigma }_{\beta }^2$的无偏估计得到。