TensorFlow中Batch Normalization的坑

关于batch normalization

Batch normalization 是由Sergey Ioffe在这篇文章中介绍的。它的作用是减少internal covariance shift，这样的话是网络中的每一层的学习相互独立。这样网络的收敛速度会更快，因此初始化的参数会学习结果的影响更小。
在什么地方使用batch Normalization似乎是有争议的。我成功在卷积之后，激活层之前添加，也成功在激活层之后添加。
关于batch normalization的计算
根据下面的图片显示，BN层将会学习两个参数gamma 和beta，最后的输出与X_hat和gamma，beta相关。在计算X_hat时候，需要用到两个参数，average和variance（记住这两个参数，后面在分析TensorFlow的实现时候要用到）

TensorFlow实现

在TensorFlow中对于BN层有两种不同的实现方式。分别为training mode和inference mode。
Training Mode
在该模式下，上面提到的average和variance通过计算一个batch中的average和variance来得到。成为batch average和batch variance。
Inference Mode
在inference 模式下，因为如果batch size是1的话，BN将起不到作用，因此在inference 模式中，average 和 variance由之前在训练时候得到的average和variance来替代，称为population average和population variance。因为训练过程要有好多的batch，所以population average和population variance应该作为参数被更新（但这两个参数不在后向反馈网络中，因此需要手动的添加到学习的dependency中去）

根据上面的介绍，在部署拥有BN层的模型时，在freeze model 前，要需要注意将模型的模式变为inference mode，否则可能会对结果有影响。

PS

可以通过浏览TensorFlow的源码来理解BN层的工作方式，或者请确保BN层中的每个参数都得到了正确的设置。

其他问题

1. BN层的beta参数不参与学习？

最后

以上就是热情帅哥为你收集整理的TensorFlow中Batch Normalization的坑的全部内容，希望文章能够帮你解决TensorFlow中Batch Normalization的坑所遇到的程序开发问题。

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