BatchNorm的相关细节

Posted 2022-11-10 爆米花好美啊

训练和测试的区别

训练的时候会用当前batch的mean和var，同时也会滑动平均计算全局的running_mean和running_var，然后inference的时候就用全局的running_mean和running_var

1. 训练时，当前batch的var是除以m，
   
2. 而测试时用到的running_var在计算时是除以m-1，是无偏估计
   
3. 为什么训练时计算的var和running_var不一样呢？
   样本方差的无偏估计与（n-1）的由来：我们在计算随机变量的均值和方差时，一般情况下无法知道该随机变量的分布公式，因此我们通常会采样一些样本，然后计算这些样本的均值和方差作为该随机变量的均值和方差。由于计算这些样本的方差时减的是样本均值而不是随机变量的均值，而样本均值是和采样的样本有关的(知道n-1个样本和均值可以推断出第n个样本)，少了一个自由度，因此这个方差是有偏估计，如果要得到无偏估计，需要乘以 n/n-1
   
   训练时，计算当前batch var时，当前batch的样本就是该随机变量的所有样本了，因此支持除以n就好了。而running_var是全局样本的var，因此当前batch的样本只是该随机变量的部分采样样本，因此为了是无偏估计，必须乘以 n/n-1

BN解决的问题

1. BN论文：缓解了Internal Covariate Shift(ICS)问题（训练和测试样本分布不一致），但是后续的论文里降到加上ICS也仍然可以取得好的结果

2. 主流观点，Batch Normalization调整了数据的分布，不考虑激活函数，它让每一层的输出归一化到了均值为0方差为1的分布，这保证了梯度的有效性
   
   

3. 可以使用更大的学习率，文[2]指出BN有效是因为用上BN层之后可以使用更大的学习率，从而跳出不好的局部极值，增强泛化能力，在它们的研究中做了大量的实验来验证。

4. 损失平面平滑。文[3]的研究提出，BN有效的根本原因不在于调整了分布，因为即使是在BN层后模拟ICS，也仍然可以取得好的结果。它们指出，BN有效的根本原因是平滑了损失平面。之前我们说过，Z-score标准化对于包括孤立点的分布可以进行更平滑的调整。

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running_var计算代码
当前batch var计算代码
pytorch issue
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