pytorch基础(十一)-标准化

Batch Normalization

原理

假设一个batch的数据shape为（B,L,C）(batchs_size，数据长度，通道数)
或者一个batch的数据shape为（B,H,W,C）(batchs_size，数据高度，数据长度，通道数)
BN就是针对每个维度，将batch_size个样本进行标准化-->(1,L,C)

把数据标准化为均值为0，方差为1
将数据集中在0附近，可以有效的防止梯度消失
可以使用更大的学习率，加快模型收敛
不严格要求权值初始化
不严格要求dropout
不严格要求正则化

为什么要增加和这两个网络学习的参数？
这么做的目的是增加模型的容纳能力，?那怎么样增加模型的容纳能力呢？

例如：
当,?
则
通过学习可以使标准化后的结果存在多种映射，根据权重和偏置的实际需求进行映射，不只存在标准化后的一种均值为0，方差为1的结果

pytorch

nn.BatchNorm1d(num_features)
nn.BatchNorm2d(num_features)
nn.BatchNorm3d(num_features)

一般情况下最重要的参数为num_features，即输入的通道数
其他参数：
eps：1e-5? # 分母的修正项，极小值
momentum：指数加权平均估计当前mean/var
affine：是否需要affine transform
track_running_stata：训练状态/测试状态（训练状态下均值和方差需要重新估计，测试状态下直接使用前一mini_batch的均值和方差）

debug的源码为：

class _NormBase(Module):
    """Common base of _InstanceNorm and _BatchNorm"""

    _version = 2
    __constants__ = ["track_running_stats", "momentum", "eps", "num_features", "affine"]
    num_features: int
    eps: float
    momentum: float
    affine: bool
    track_running_stats: bool
    # WARNING: weight and bias purposely not defined here.
    # See https://github.com/pytorch/pytorch/issues/39670

    def __init__(
        self,
        num_features: int,
        eps: float = 1e-5,
        momentum: float = 0.1,
        affine: bool = True,
        track_running_stats: bool = True,
        device=None,
        dtype=None
    ) -> None:
        factory_kwargs = {'device': device, 'dtype': dtype}
        super().__init__()
        self.num_features = num_features
        self.eps = eps
        self.momentum = momentum
        self.affine = affine
        self.track_running_stats = track_running_stats
        if self.affine:
            self.weight = Parameter(torch.empty(num_features, **factory_kwargs))
            self.bias = Parameter(torch.empty(num_features, **factory_kwargs))
        else:
            self.register_parameter("weight", None)
            self.register_parameter("bias", None)
        if self.track_running_stats:
            self.register_buffer('running_mean', torch.zeros(num_features, **factory_kwargs))
            self.register_buffer('running_var', torch.ones(num_features, **factory_kwargs))
            self.running_mean: Optional[Tensor]
            self.running_var: Optional[Tensor]
            self.register_buffer('num_batches_tracked',
                                 torch.tensor(0, dtype=torch.long,
                                              **{k: v for k, v in factory_kwargs.items() if k != 'dtype'}))
            self.num_batches_tracked: Optional[Tensor]
        else:
            self.register_buffer("running_mean", None)
            self.register_buffer("running_var", None)
            self.register_buffer("num_batches_tracked", None)
        self.reset_parameters()

主要属性：?
running_mean：均值?running_mean=(1-momentum)*pre_running_mean+momentum*mean_t
running_var：方差?running_mean=(1-momentum)*pre_running_var+momentum*var_t
weight：affine transform中的
bias：affine transform中的

Layer?Normalization

原理

LN的使用条件：
1.batch_size太小，一个batch只有一两个数据
2.输入数据为变长数据，也就是不同样本输入到网络后的神经元数不同
可能会造成了对于某一通道的batch_size个样本归一化时，可能出现一个样本有数据，另一个样本没有数据的情况

LN：不再对针对某一通道的batch_size个样本进行归一化，而是对单个样本的所有通道进行归一化

nn.LayerNorm

nn.LayerNorm(标准化层的特征形状, eps=1e-05, elementwise_affine=True)?

ln = nn.LayerNorm([3, 4])
output = ln(feature_maps_bs)

print(ln.weight.shape)

输入的特征形状为[3,4]，输出的ln层权重的形状也是[3,4]，这代表什么呢？
代表每个样本的每个特征都有自己的

1607.06450.pdf）中，作者提出了一种类似与 (arxiv.org)?

Instance Normalization

原理

IN：对单个样本单个通道进行标准化

?

nn.InstanceNorm2d?

nn.InstanceNorm2d( num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)?

1607.08022.pdf (arxiv.org)?

Group Normalization

原理

在batch_size比较小的模型中，BN估计的值不准
没有办法增加batch里的样本数，就增加每个样本对应的通道数

nn.GroupNorm

nn.GroupNorm( num_groups, num_channels, eps=1e-05, affine=True)

Group Normalization (thecvf.com)?