深度学习基础之BatchNorm和LayerNorm

Posted 2022-11-05 Icy Hunter

文章目录

• BatchNorm
• LayerNorm
• 总结
• 参考

BatchNorm

Batch Normalization（下文简称 Batch Norm）是 2015 年提出的方法。Batch Norm虽然是一个问世不久的新方法，但已经被很多研究人员和技术人员广泛使用。实际上，看一下机器学习竞赛的结果，就会发现很多通过使用这个方法而获得优异结果的例子。
Batch Norm有以下优点。
（1） 可以使学习快速进行（可以增大学习率）。
（2）不那么依赖初始值（对于初始值不用那么神经质）。
（3）抑制过拟合（降低Dropout等的必要性）

Batch Norm，顾名思义，以进行学习时的mini-batch为单位，按mini-batch进行正规化。具体而言，就是进行使数据分布的均值为0、方差为1的正规化。用数学式表示的话，如下所示。

看公式，是不是有点像经典机器学习里为了消除量纲的标准化的操作。

这就是Batch Normalization的算法了。

简单来说，其实就是对一个batch的数据进行标准化操作。

我们可以使用pytorch为我们写好的方法直接调用验证一下：

import torch.nn as nn
import torch as th
data = [[[1,2,5],[2,5,8.5],[3,3,3]],
        [[2,8,4],[1,3,9],[2,6,4]],
        [[1,1,1],[1,3,5],[0.5,6,0.2]]]
data = th.tensor(data)
data_bn = nn.BatchNorm1d(3)(data)
data_ln = nn.LayerNorm(3)(data)
mean = th.sum(data_bn)
mu = th.sum(th.pow(data_bn-mean, 2) / 27)
print(data_bn)
print(mean)
print(mu)

众所周知，浮点数运算会飘，所以2.3842e-07就相当于是0了
方差差计算出来是1
正好符合计算的结果。

所以batch norm是对一个batch的所有数据一起进行标准化操作。

这是使用手写数据集进行的测试实验，发现初始化参数不同时，对学习效果的影响是很大的，但是使用了batch norm之后，受到的影响就比较小了。

batch norm主要用于CV领域

LayerNorm

layer norm也是一种标准化的方法，公式也差不多，不过是对每个batch（3维）里的每个样本的每行进行标准化，主要是用于NLP领域的。

话不多说，上代码：

import torch.nn as nn
import torch as th
data = [[[1,2,5],[2,5,8.5],[3,3,3]],
        [[2,8,4],[1,3,9],[2,6,4]],
        [[1,1,1],[1,3,5],[0.5,6,0.2]]]
data = th.tensor(data)
data_ln = nn.LayerNorm(3)(data)
print(data_ln)
for b in data_ln:
        for line in b:
                mean = th.sum(line)
                mu = th.sum(th.pow(line-mean, 2))
                print(mean, mu / line.shape[0])

输出：

所有，使用layer norm 对应到NLP里就是相当于对每个词向量各自进行标准化。

总结

batch norm适用于CV，因为计算机视觉喂入的数据都是像素点，可以说数据点与点之间是可以比较的，所以使用batch norm可以有比较好的效果，而NLP里，每个词的词向量是一组向量表示一个词，一个词向量割裂开来看是没有意义的，因此不同词向量里的数据点是不能混为一谈的，所以batch norm之后可能会使得词损失语义，效果就可能不好了，但是使用layer norm只是让各个词向量进行标准化，就能够有比较理想的效果了。

参考

深度学习老师的课件