pytorch对所有输入进行标准化 pytorch normalization

一顿操作猛如虎，再看输出就想哭。

现象：模型训练很不稳定，运气好的时候能收敛，运气差点结果直接飞掉。

方案：偶尔看到pytorch中的Normalization layers，后来加了个bn层，效果出人意料的好！

https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#normalization-layers

不仅好奇，怎么做到的，真是牛掰格拉斯啊！！

查询了各种资料，对于normalization 解释最直观透彻的，还是这篇：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33173246

 

提取一下关键点：

1. BN 的转换是针对单个神经元可训练的——不同神经元的输入经过再平移和再缩放后分布在不同的区间，而 LN 对于一整层的神经元训练得到同一个转换——所有的输入都在同一个区间范围内。如果不同输入特征不属于相似的类别（比如颜色和大小），那么 LN 的处理可能会降低模型的表达能力。
2. BN 和 LN 是用输入的特征数据的方差对输入数据进行 scale，而 WN 则是用 神经元的权重的欧氏范式对输入数据进行 scale。虽然在原始方法中分别进行的是特征数据规范化和参数的规范化，但本质上都实现了对数据的规范化，只是用于 scale 的参数来源不同。 
3. 下层的权重值越大，其梯度就越小。这样，参数的变化就越稳定，相当于实现了参数正则化的效果，避免参数的大幅震荡，提高网络的泛化性能。

 

补充一下个人理解：

1. 万变不离其踪，归一化的最终目的，还是让大家“统一标准”；统一之后，不管是训练速度，还鲁棒性都会好一些。（直观感受：统一规范好管理）
2. 从公式角度看，各种normalization是对公式中的不同部分做归一化，或者w或者x或者<w, x>的计算方式
3. 对于针对x的归一化，从处理过程看，是从不同方向的“统一”，盗图：

 

实践经验：

1. 使用bn，batchsize最好稍大点，并且做全局shuffle， 否则效果会差很多。
2. 待续。。