Transformer学习记录（5）：Batch Normalization与Layer Normalization

简介

Batch Normalization
Layer Normalization

BatchNorm与Layer Norm都是用于标准化数据的，Batch Normalization是用于图像预处理的，而Layer Normalization最初是用于自然语音的，但随着Transformer在图像的使用，Layer Normalization也用于图像中。

我们在图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理，这样能够加速网络的收敛。

Batch Normalization

原理

数据在网络中传输时，数据的分布就可能不会满足某一种分布，如下图所示，对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵，但对于Conv2而言输入的feature map就不一定满足某一分布规律了（这里所说的满足某一分布规律是指整个训练集所对应的feature map要满足某种分布）。
因此需要对输入到Conv2的数据进行标准化。Batch Normalization的目的就是使我们的feature map满足均值为0，方差为1的分布规律。

Batch Normalization是对训练集中的每个维度进行都进行标准化处理。
假设输入图像为RGB的三通道图像X，则将X分为$x^{(1)},x^{(2)},x^{(3)}$，代表了RGB三个通道所对应的特征矩阵，标准化处理也就是分别对我们的R通道，G通道，B通道进行处理。

之前说过目的是让整个训练集的feature map都符合某个分布，但对于一个大型数据集来说，计算出所有feature map再进行标准化是不现实的，因此Batch Normalization中是对于一个Batch的数据的feature map进行标准化，batch 越大，效果越接近真实。

原文给出了计算公式，其中：

1. ${\mu }_B$：batch中每个维度的feature map的均值，${\mu }_B$是一个向量，每个元素代表着一个维度的均值。
2. ${\sigma }_B^2$：“batch中每个维度的feature map的方差，${\sigma }_B^2$是一个向量，每个元素代表着一个维度的方差。
3. $x_i$：batch中的输入数据

计算出每个维度均值与方差后，使用这些矩阵与方差来标准化对应维度的feature。

下图是一个实例，这里batch size=2，feature1、feature2分别是由image1、image2经过一系列卷积池化后得到的特征矩阵，feature的channel为2。
$x^{(1)}$代表着batch中所有图像的feature中channel1的数据，$x^{(2)}$同理。
然后分别计算$x^{(1)}$与$x^{(2)}$的均值与方差，得到向量$\mu 与\sigma$。最后使用这两个向量根据标准差公式对对应channel的feature进行标准化。

在pytorch中的使用

Layer Normalization

Layer Normalization与Batch Normalization的计算公式是一样，但与Batch Normalization不同的是BN是对一个batch数据的每个channel进行Norm处理，但LN是对单个数据的指定channel进行Norm处理，与batch无关。

原文地址：https://blog.csdn.net/Life1213/article/details/142251081

免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！