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批量归一化(李沐老师课程)

时间:2024-09-12 14:49:03浏览次数:12  
标签:批量 nn self var moving 归一化 李沐 mean

训练时候存在的问题

为什么要做批量归一化

批量归一化(Batch Normalization, BN)是一种用于加速深度学习模型训练的技术。它通过标准化每层网络的输入(通常是前一层网络的输出),使得网络中的每一层都能接收到具有相同分布的输入数据。这有助于解决训练过程中出现的一些问题,以下是几个主要原因:

  1. 缓解梯度消失/爆炸问题:通过批量归一化,可以使每一层的输入数据都具有零均值和单位方差,从而有助于避免梯度消失或梯度爆炸问题。

  2. 加快训练过程:由于批量归一化使得网络中的每一层都能接收到一致分布的数据,因此可以加快模型的学习速度,减少达到特定精度所需的训练迭代次数。

  3. 增强模型的泛化能力:通过在训练过程中随机选择小批量数据进行归一化处理,批量归一化起到了类似正则化的效果,有助于提高模型的泛化能力。

  4. 允许更高学习率:通常情况下,批量归一化允许使用更高的学习率,因为标准化后的数据更稳定,这也有助于加快收敛。

  5. 减轻权重初始化的重要性:由于批量归一化确保了每一层的输入都有良好的分布,因此对权重的初始化要求相对较低,降低了模型对初始条件的敏感性。

  6. 减少对Dropout等正则化方法的依赖:批量归一化本身具有一定的正则化效果,因此在某些情况下可以减少对其他正则化技术的需求。

总之,批量归一化通过规范化数据,提高了模型训练的效率和稳定性,是现代深度学习实践中非常有用的一种技术手段。然而,值得注意的是,在某些情况下,比如小批量大小或者某些类型的模型中,批量归一化可能不会带来预期的效果,甚至可能会有负面影响。因此,在应用批量归一化时,也需要根据实际情况进行适当的调整和优化。

代码:

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
​
"""
​
一个具有张量的批量规范化层。
"""
def batch_norm(X, gamma, beta, moving_mean, moving_var, eps, momentum):
    # 通过is_grad_enabled来判断当前模式是训练模式还是预测模式
    if not torch.is_grad_enabled():
        # 如果是在预测模式下,直接使用传入的移动平均所得的均值和方差
        X_hat = (X - moving_mean) / torch.sqrt(moving_var + eps)
    else:
        assert len(X.shape) in (2, 4)
        if len(X.shape) == 2:
            # 使用全连接层的情况,计算特征维上的均值和方差
            mean = X.mean(dim=0)
            var = ((X - mean) ** 2).mean(dim=0)
        else:
            # 使用二维卷积层的情况,计算通道维上(axis=1)的均值和方差。
            # 这里我们需要保持X的形状以便后面可以做广播运算
            mean = X.mean(dim=(0, 2, 3), keepdim=True)
            var = ((X - mean) ** 2).mean(dim=(0, 2, 3), keepdim=True)
        # 训练模式下,用当前的均值和方差做标准化
        X_hat = (X - mean) / torch.sqrt(var + eps)
        # 更新移动平均的均值和方差
        moving_mean = momentum * moving_mean + (1.0 - momentum) * mean
        moving_var = momentum * moving_var + (1.0 - momentum) * var
    Y = gamma * X_hat + beta  # 缩放和移位
    return Y, moving_mean.data, moving_var.data
​
"""
创建一个正确的BatchNorm层。 这个层将保持适当的参数:拉伸gamma和偏移beta,这两个参数将在训练过程中更新。 此外,我们的层将保存均值和方差的移动平均值,以便在模型预测期间随后使用
"""
class BatchNorm(nn.Module):
    # num_features:完全连接层的输出数量或卷积层的输出通道数。
    # num_dims:2表示完全连接层,4表示卷积层
    def __init__(self, num_features, num_dims):
        super().__init__()
        if num_dims == 2:
            shape = (1, num_features)
        else:
            shape = (1, num_features, 1, 1)
        # 参与求梯度和迭代的拉伸和偏移参数,分别初始化成1和0
        self.gamma = nn.Parameter(torch.ones(shape))
        self.beta = nn.Parameter(torch.zeros(shape))
        # 非模型参数的变量初始化为0和1
        self.moving_mean = torch.zeros(shape)
        self.moving_var = torch.ones(shape)
​
    def forward(self, X):
        # 如果X不在内存上,将moving_mean和moving_var
        # 复制到X所在显存上
        if self.moving_mean.device != X.device:
            self.moving_mean = self.moving_mean.to(X.device)
            self.moving_var = self.moving_var.to(X.device)
        # 保存更新过的moving_mean和moving_var
        Y, self.moving_mean, self.moving_var = batch_norm(
            X, self.gamma, self.beta, self.moving_mean,
            self.moving_var, eps=1e-5, momentum=0.9)
        return Y
"""
批量规范化是在卷积层或全连接层之后、相应的激活函数之前应用的
"""
net = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5), BatchNorm(6, num_dims=4), nn.Sigmoid(),
    nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
    nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), BatchNorm(16, num_dims=4), nn.Sigmoid(),
    nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Flatten(),
    nn.Linear(16*4*4, 120), BatchNorm(120, num_dims=2), nn.Sigmoid(),
    nn.Linear(120, 84), BatchNorm(84, num_dims=2), nn.Sigmoid(),
    nn.Linear(84, 10))
"""
训练
"""
lr, num_epochs, batch_size = 1.0, 10, 256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())
"""
第一个批量规范化层中学到的拉伸参数gamma和偏移参数beta
"""
net[1].gamma.reshape((-1,)), net[1].beta.reshape((-1,))
​
"""
简洁实现
"""
​
net = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5), nn.BatchNorm2d(6), nn.Sigmoid(),
    nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
    nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), nn.BatchNorm2d(16), nn.Sigmoid(),
    nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Flatten(),
    nn.Linear(256, 120), nn.BatchNorm1d(120), nn.Sigmoid(),
    nn.Linear(120, 84), nn.BatchNorm1d(84), nn.Sigmoid(),
    nn.Linear(84, 10))
​
d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())

标签:批量,nn,self,var,moving,归一化,李沐,mean
From: https://blog.csdn.net/2401_87085787/article/details/142176170

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