前言： 本文主要介绍在pytorch中的Batch Normalization的使用以及在其中容易出现的各种小问题，本来此文应该归属于[1]中的，但是考虑到此文的篇幅可能会比较大，因此独立成篇，希望能够帮助到各位读者...)问题，类似于网络输入进行零均值化和方差归一化的操作，不过是在中间层的输入中操作而已，具体原理不累述了，见[2-4]的描述即可。...在pytorch中，用running_mean和running_var表示[5] 在Pytorch中使用 Pytorch中的BatchNorm的API主要有： torch.nn.BatchNorm1d(...这个是期望中的测试阶段的设置，此时BN会用之前训练好的模型中的(假设已经保存下了)running_mean和running_var并且不会对其进行更新。...同时，我们要注意到，BN层中的running_mean和running_var的更新是在forward()操作中进行的，而不是optimizer.step()中进行的，因此如果处于训练状态，就算你不进行手动
咦，说好的BN层有四个参数running_mean、running_var 、gamma 、beta的呢？...上网找了一些资料但都没有说到这么细的，毕竟大部分用户使用时只要模型能跑起来就行了，，，于是开始看BN层有哪些属性，果然发现了熟悉的running_mean和running_var，原来pytorch的BN...其中gamma、beta为可学习参数（在pytorch中分别改叫weight和bias），训练时通过反向传播更新；而running_mean、running_var则是在前向时先由X计算出mean和var...，再由mean和var以动量momentum来更新running_mean和running_var。...所以在训练阶段，running_mean和running_var在每次前向时更新一次；在测试阶段，则通过net.eval()固定该BN层的running_mean和running_var，此时这两个值即为训练阶段最后一次前向时确定的值
BN 带来的好处有很多，这里简单列举几个： 防止过拟合：单个样本的输出依赖于整个 mini-batch，防止对某个样本过拟合； 加快收敛：梯度下降过程中，每一层的 和 都会不断变化，导致输出结果的分布在不断变化...bias；否则不更新它们的值 weight 公式中的 \gamma，初始化为全 1 tensor bias 公式中的 \beta，初始化为全 0 tensor 这里贴一下 PyTorch 的源码：...的统计量来更新 running_mean 和 running_var。...momentum 默认值为 0.1，控制历史统计量与当前 minibatch 在更新 running_mean、running_var 时的相对影响。...SyncBatchNorm 的 PyTorch 实现 BN 的性能和 batch size 有很大的关系。batch size 越大，BN 的统计量也会越准。
当设置为True时： train 的时候用当前batch的mean和var，并更新running_mean和running_var。...eval 的时候用存储的running_mean和running_var，不会更新running_mean和running_var。...当设置为False时： train 的时候用当前batch的mean和var，不会更新running_mean和running_var。...eval 的时候用当前batch的mean和var，不会更新running_mean和running_var。...（这三类缺失值可以从其他state_dict导入来补充） 具体参见《Pytorch的BatchNorm层使用中容易出现的问题》。
首先要弄清楚为什么没有BN，收敛会慢，对于一个深层网络来说，会发生梯度弥散, 这样在反向传播更新梯度时，会更新得非常慢，收敛也会变得慢，而BN将原来要变小的activation通过规范化操作，使activation...，这里保留训练时的均值和方差，用在后面测试时用 running_mean = momentum * running_mean + (1 - momentum) * x_mean running_var...为了消除batch的影响，LN，IN，GN就出现了。这三个规范化操作均对于batch都是不敏感的。 BN是针对不同神经元层计算期望和方差，同一个batch有相同的期望和方差。...LN是针对同层神经元计算期望和方差，不同样本有不同的期望和方差。 IN是不同样本的不同神经元层有不同的期望和方差。 GN是不同样本不同分组有不同的期望和方差。 这也导致了它们的用途不同。...在图像风格化任务中，生成结果主要依赖于单个图像实例，所以这类任务用BN并不合适，但可以对HW做规范化，可以加速模型收敛[6][8]。
Pytorch-BN层 BN解决了Internal Covariate Shift问题 机器学习领域有个很重要的假设：独立同分布假设，即假设训练数据和测试数据是满足相同分布的。...Internal Covariate Shift问题：在训练的过程中，即使对输入层做了归一化处理使其变成标准正态，随着网络的加深，函数变换越来越复杂，许多隐含层的分布还是会彻底放飞自我，变成各种奇奇怪怪的正态分布...中的BN Pytorch中的BN操作为nn.BatchNorm2d(self, num_features, eps=1e-5, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats...，而是直接使用训练阶段统计的running_mean和running_var。...因为在最开始的时候running_mean=0，然后用滑动平均公式去更新： r u n n i n g _ m e a n = 0.9 ∗ r u n n i n g _ m e a n + 0.1
= 0 running_var = 1 running_mean = (1 - momentum) * running_mean + momentum * x.mean(dim=0)..._running_var = 1 # 更新self._running_xxx时的动量 self...._eps = eps # 对应论文中需要更新的beta和gamma，采用pytorch文档中的初始化值 self....的更新公式 self....= 0 running_var = 5 #1 running_mean = (1 - momentum) * running_mean + momentum * x.mean(dim=
中的任何优化器类中。...由于SWA平均的权重在训练过程中是不会用来预测的，所以当使用opt.swap_swa_sgd()重置权重之后，BN层相对应的统计信息仍然是之前权重的， 所以需要进行一次更新，代码如下： opt.bn_update...(train_loader, model) 这里可以引出一个关于bn的小trick 3. precise bn 由于BN在训练和测试的时候，mean和std的更新是不一致的，如下图： 可以认为训练的时候和我们做...2.3 分辨率 一般来说，存粹的CNN网络，训练和推理的分辨率是有一定程度的关系的，这个跟我们数据增强的时候采用的resize和randomcrop也有关系。...train_size crop_size acc@top-1 224 224 82.18% 224 256 82.22% 224 320 82.26% 在自己的业务数据集上实测结果如上表，可以发现测试的时候实际有
，类似于SGD中的momentum的系数）； 4.affine：当设为true时，会给定可以学习的系数矩阵gamma和beta 一般来说pytorch中的模型都是继承nn.Module类的，都有一个属性...running_mean和running_var参数是根据输入的batch的统计特性计算的，严格来说不算是“学习”到的参数，不过对于整个计算是很重要的。...BN层中的running_mean和running_var的更新是在forward操作中进行的，而不是在optimizer.step()中进行的，因此如果处于训练中泰，就算不进行手动step()，BN的统计特性也会变化...，重新跑测试数据的时候，结果不同，有一点性能上的损失，这个时候基本上是training和track_running_stats设置的不对。...model_A中的BN的统计特性量running_mean和running_var不会乱变化，因此就需要将model_A.eval()设置到测试模型，否则在trainning模式下，就算是不去更新模型的参数
有权重，所以重点关照 在模型训练过程中，有很多需要通过反向传播更新的权重，常见的有： 卷积层 全连接层 批处理化层(BN层、或者各种其他LN、IN、GN) transformer-encoder层 DCN...层 这些层一般都是神经网络的核心部分，当然都是有参数的，一定会参与模型的反向传播更新，是我们在训练模型时候需要注意的重要参数。...比较常见的就是BN层中的running_mean和running_std： # 截取了Pytorch中BN层的部分代码 def __init__( self, num_features:...和running_var则使用register_buffer，那么这两者有什么区别呢，那就是注册为buffer的参数往往不会参与反向传播的计算，但仍然会在模型训练的时候更新，所以也需要认真对待。...PTH是Pytorch使用python中内置模块pickle来保存和读取，我们使用netron看一下pth长什么样。。 可以看到只有模型中有参数权重的表示，并不包含模型结构。
batchnorm 直译过来就是批规范化，就是为了解决这个分布变化问题。...：训练深度网络的时候经常发生训练困难的问题，因为，每一次参数迭代更新后，上一层网络的输出数据经过这一层网络计算后，数据的分布会发生变化，为下一层网络的学习带来困难（神经网络本来就是要学习数据的分布，要是分布一直在变...x_var #记录新的值 bn_param['running_mean'] = running_mean bn_param['running_var'] = running_var...但是这是在训练中完成的任务，每次训练给一个批量，然后计算批量的均值方差，但是在测试的时候可不是这样，测试的时候每次只输入一张图片，这怎么计算批量的均值和方差，于是，就有了代码中下面两行，在训练的时候实现计算好...注：或许大家都知道了，韩国团队在2017NTIRE图像超分辨率中取得了top1的成绩，主要原因竟是去掉了网络中的batchnorm层，由此可见，BN并不是适用于所有任务的，在image-to-image
batchnormbatchnorm直译过来就是批规范化，就是为了解决这个分布变化问题。...NormalizatoinNormalizatoin 中提出来的，其主要描述的是：训练深度网络的时候经常发生训练困难的问题，因为，每一次参数迭代更新后，上一层网络的输出数据经过这一层网络计算后，数据的分布会发生变化...x_var #记录新的值 bn_param['running_mean'] = running_mean bn_param['running_var'] = running_var...但是这是在训练中完成的任务，每次训练给一个批量，然后计算批量的均值方差，但是在测试的时候可不是这样，测试的时候每次只输入一张图片，这怎么计算批量的均值和方差，于是，就有了代码中下面两行，在训练的时候实现计算好...注：或许大家都知道了，韩国团队在2017NTIRE图像超分辨率中取得了top1的成绩，主要原因竟是去掉了网络中的batchnorm层，由此可见，BN并不是适用于所有任务的，在image-to-image
= bn_param['running_mean'] running_var = bn_param['running_var'] results = 0....，这里保留训练时的均值和方差，用在后面测试时用 running_mean = momentum * running_mean + (1 - momentum) * x_mean running_var...['running_var'] = running_var return results, bn_param pytorch中的API: torch.nn.BatchNorm1d(num_features...BN与LN的区别在于： (1)、LN中同层神经元输入拥有相同的均值和方差，不同的输入样本有不同的均值和方差； (2)、BN中则针对不同神经元输入计算均值和方差，同一个batch中的输入拥有相同的均值和方差...在实际应用中，解决不同的问题原则上需要设计不同的归一化操作，并没有一个通用的归一化方法能够解决所有应用问题； (2)、第二，一个深度神经网络往往包含几十个归一化层，通常这些归一化层都使用同样的归一化操作
b a t c h n o r m batchnorm batchnorm直译过来就是批规范化，就是为了解决这个分布变化问题。...，因为，每一次参数迭代更新后，上一层网络的输出数据经过这一层网络计算后，数据的分布会发生变化，为下一层网络的学习带来困难（神经网络本来就是要学习数据的分布，要是分布一直在变，学习就很难了），此现象称之为...记录新的值 bn_param['running_mean'] = running_mean bn_param['running_var'] = running_var return...但是这是在训练中完成的任务，每次训练给一个批量，然后计算批量的均值方差，但是在测试的时候可不是这样，测试的时候每次只输入一张图片，这怎么计算批量的均值和方差，于是，就有了代码中下面两行，在训练的时候实现计算好...注：或许大家都知道了，韩国团队在2017NTIRE图像超分辨率中取得了top1的成绩，主要原因竟是去掉了网络中的batchnorm层，由此可见，BN并不是适用于所有任务的，在image-to-image
01 Batchnorm主要解决的问题 首先，此部分也即是讲为什么深度网络会需要batchnorm，我们都知道，深度学习的话尤其是在CV上都需要对数据做归一化，因为深度神经网络主要就是为了学习训练数据的分布...直译过来就是批规范化，就是为了解决这个分布变化问题。...：训练深度网络的时候经常发生训练困难的问题，因为，每一次参数迭代更新后，上一层网络的输出数据经过这一层网络计算后，数据的分布会发生变化，为下一层网络的学习带来困难（神经网络本来就是要学习数据的分布，要是分布一直在变...但是这是在训练中完成的任务，每次训练给一个批量，然后计算批量的均值方差，但是在测试的时候可不是这样，测试的时候每次只输入一张图片，这怎么计算批量的均值和方差，于是，就有了代码中下面两行，在训练的时候实现计算好...注：或许大家都知道了，韩国团队在2017NTIRE图像超分辨率中取得了top1的成绩，主要原因竟是去掉了网络中的batchnorm层，由此可见，BN并不是适用于所有任务的，在image-to-image
MAML元学习算法是小样本学习领域中的经典方法，本文将重点讲解该方法的理论和飞桨代码实现。本章首先对小样本学习的问题定义、评价标准和常用数据集进行介绍，以期读者对本领域概况获得基本了解。...模型在基础集上离线训练，以获得所需的先验知识和特征提取能力。在基础集上的具体训练方式，因算法的不同而异。...在Matching Networks中， 作者提出对ILSVRC-12中的类别和样本进行抽取（参见其Appendix B），形成了一个数据子集，将其命名为miniImageNet，包含100类共60000...元学习的目标，是在大量不同的任务上训练一个模型，使其能够使用极少量的训练数据（即小样本），进行极少量的梯度下降步数，就能够迅速适应新任务，解决新问题。...实验结果 在Omniglot和miniImageNet数据集上，文献给出的实验结果如下图所示。 飞桨实现 本小节给出本人在“飞桨论文复现挑战赛（第三期）”中完成的部分关键代码。
机器学习方法在输入数据为0均值和单位方差的不相关特征时效果更好，所以在我们训练网络的时候，可以人为与处理数据，使其满足这样的分布。...更糟糕的是，在训练过程中，==每个层的特征分布随着每一层的权重更新而改变。...== 深度神经网络中的特征分布变化会使神网络的训练变得更加困难，为了克服这种问题，在网络中加入Batch Normalization层。在训练时，BN层计算批数据每个特征的均值和标准差。...这些均值和标准差的平均值在训练期间被记录下来，在测试阶段，使用这些信息进行标准化测试集特征。 实现方法： ?...这些年，提出了很多的方案去解决过拟合问题。其中一种方法就是Dropout，由于这种方法非常简单，但是在实际使用中又具有很好的效果，所以被广泛使用。
BN 与 LN 的区别： LN 中同层神经元输入拥有相同的均值和方差，不同的输入样本有不同的均值和方差； BN 中则针对不同神经元输入计算均值和方差，同一个 batch 中的输入拥有相同的均值和方差。...还要注意， 在 LN 中不再有 running_mean 和 running_var， 并且 gamma 和 beta 为逐元素的。...这个有点 LayerNorm 的感觉，只不过相当于 LayerNorm 进行了分组， 这个和 LN 一样，不再有 running_mean 和 running_var， gamma 和 beta 为逐个通道的...标准化主要是解决网络层输出的数据尺度变化不一致的问题， 首先学习了 Batch Normalization，这个非常重要，有很多的优点， 学习了它的原理和具体的使用方法，然后又介绍了其他三种标准化方法，...LayerNorm Normalization、Instance Normalization 和 Group Normalization， 分别看了一下是如何计算的并且在 Pytorch 中如何使用的
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