深度学习实践：批量归一化与残差网络解析

"伯禹 动手学深度学习 打卡09 之批量归一化和残差网络" 批量归一化（Batch Normalization）是深度学习中的一种重要技术，用于改善神经网络的训练过程。它通过对每层的输入或中间激活进行规范化，确保其在训练过程中具有稳定的分布，从而提高学习效率并减少梯度消失或爆炸的问题。批量归一化的应用分为两种情况：浅层模型和深度模型。 在浅层模型中，批量归一化用于对输入数据进行预处理，使输入的每个特征在数据集上具有0均值和1标准差。这种标准化操作有助于减小特征之间的差异，使得网络能够更有效地学习。 在深度模型中，批量归一化的应用更为复杂。它被插入到神经网络的层间，通常位于全连接层的仿射变换和激活函数之间，以及卷积层的卷积运算之后、激活函数之前。这样做的目的是在训练过程中，通过每个小批量数据的均值和标准差来不断调整中间输出，使得不同层的输出保持相对稳定的数值范围，从而加速训练并提高模型性能。 对于全连接层，批量归一化在权重矩阵乘法后、激活函数前进行。而对于卷积层，由于可能存在多个输出通道，每个通道都需要独立进行批量归一化，并有自己的拉伸和偏移参数。在计算过程中，例如对于一个大小为pxq的卷积输出，会基于当前小批量数据计算均值和方差，然后应用批量归一化。 在预测阶段，批量归一化不再依赖于小批量数据的均值和方差，而是使用在训练期间通过移动平均估计的整个数据集的均值和方差，以保持一致性。 批量归一化的一个关键参数是动量（momentum），它用于控制在计算移动平均时过去批次的影响。另一个参数是ε，用于防止分母为零的风险，保证数值稳定性。 除了批量归一化，残差网络（Residual Networks）也是深度学习中的一个重要概念。残差网络通过引入“跳跃连接”，允许信息直接从输入传递到输出，解决了深度网络中梯度消失的问题，使得训练更深的网络成为可能。残差块的设计使得网络可以更轻松地学习身份映射，提高了模型的表达能力和训练效率。 在实际实现批量归一化时，通常会结合深度学习框架如PyTorch进行编程。代码示例中展示了如何在训练和预测模式下实现批量归一化的过程，包括计算均值、方差以及应用标准化。 批量归一化和残差网络是深度学习中优化模型性能的关键工具，它们分别通过标准化层间输出和提供梯度传递的捷径，促进了深层神经网络的训练和性能提升。