Paketinis normalizavimas yra giluminiuose neuroniniuose tinkluose naudojama technika, skirta pagerinti mokymo greitį, stabilumą ir konvergenciją. Jo pagrindinis tikslas yra išspręsti vidinio kovariacinio poslinkio problemą, kuri reiškia kiekvieno sluoksnio įvesties pasiskirstymo pasikeitimą treniruotės metu dėl ankstesnio sluoksnio parametrų pokyčių. Šis pakeitimas gali sulėtinti mokymo procesą ir kiekvienam sluoksniui tapti sudėtingesniu efektyviu mokymu.
Kaip veikia paketinis normalizavimas
- Normalizavimas mažose partijose: treniruočių metu partijos normalizavimas normalizuoja kiekvieno sluoksnio įvestį atimant mažos partijos vidurkį ir padalinant iš mažos partijos standartinio nuokrypio. Tai padeda sumažinti vidinį kovariacinį poslinkį, todėl tinklas tampa stabilesnis ir leidžia greičiau treniruotis.
– Mokomi parametrai: atliekant paketinį normalizavimą įvedami du išmokami parametrai vienam aktyvinimui, paprastai vadinami masteliu ir pamainos parametrais. Šie parametrai leidžia modeliui prisitaikyti ir išmokti optimalų kiekvieno sluoksnio įvesties mastelį ir poslinkį.
- Ypatybių normalizavimas: ne tik normalizuojamas visos mažos partijos matmens, bet ir normalizuojamos visos kiekvienos partijos mėginio funkcijos. Šis normalizavimas atliekamas atskirai kiekvienam funkcijos matmeniui.
Poveikis mokymui
-
Greitesnė konvergencija: paketinis normalizavimas dažnai sukelia greitesnę konvergenciją treniruočių metu, nes leisdamas naudoti didesnį mokymosi greitį be nukrypimo rizikos.
-
Perdengimo mažinimas: veikia kaip reguliavimo forma, mažinanti priklausomybę nuo nubyrėjimo ar kitų sureguliavimo metodų, taip padedant tam tikru mastu išvengti per didelio pritaikymo.
-
Stabilumas ir gradiento srautas: stabilizuoja treniruočių procesą, sumažindamas gradientų išnykimo ar sprogimo tikimybę, suteikdamas tvirtesnį gradiento srautą tinkle.
Trūkumai ir apribojimai
-
Priklausomybė nuo partijos dydžio: partijos normalizavimo efektyvumui gali turėti įtakos treniruotės metu naudojamas partijos dydis. Dėl labai mažų partijų dydžių mažos partijos statistiniai duomenys gali būti įvertinti netiksliai, o tai gali turėti įtakos jos veikimui.
-
Sunkumas taikant kai kurias architektūras: paketinis normalizavimas gali neveikti optimaliai naudojant pasikartojančius neuroninius tinklus (RNN) dėl nuoseklaus jų skaičiavimo pobūdžio.
-
Poveikis išvadai: atliekant išvadas, vidutinis ir standartinis nuokrypis, naudojamas normalizavimui, turi būti įvertinti pagal visą treniruočių duomenų rinkinį arba bėgimo statistiką, o tai gali sukelti tam tikrų neatitikimų, ypač tais atvejais, kai išvados duomenų pasiskirstymas labai skiriasi nuo treniruočių duomenis.
Nors paketinis normalizavimas yra galingas metodas ir dažniausiai naudojamas daugelyje giluminio mokymosi architektūrų, jo efektyvumas gali skirtis priklausomai nuo tinklo architektūros, duomenų paskirstymo ir konkrečių naudojimo atvejų. Kai kuriais atvejais pirmenybė gali būti teikiama tokioms alternatyvoms kaip sluoksnio normalizavimas arba pavyzdžio normalizavimas.
