Konseptet med batchnormalisering i nevrale nettverk

Oppdatert på June 22, 2024 2 minutter lest

Batch Normalization er en teknikk som brukes i dype nevrale nettverk for å forbedre treningshastighet, stabilitet og konvergens. Dens primære formål er å ta opp problemet med internt kovariatskift, som refererer til endringen i fordelingen av hvert lags input under trening på grunn av endringer i forrige lags parametere. Dette skiftet kan bremse treningsprosessen og gjøre det mer utfordrende for hvert lag å lære effektivt.

Hvordan batchnormalisering fungerer

• Normalisering innen mini-batcher: Under trening normaliserer batch-normalisering input fra hvert lag ved å trekke fra mini-batch-gjennomsnittet og dele på mini-batch-standardavviket. Dette bidrar til å redusere det interne kovariatskiftet, noe som gjør nettverket mer stabilt og gir mulighet for raskere trening.

• Lærbare parametere: Batchnormalisering introduserer to lærbare parametere per aktivering, vanligvis referert til som skala og shift parametere. Disse parameterne lar modellen tilpasse seg og lære den optimale skalaen og skifte for hvert lags innganger.

• Normalisering på tvers av funksjoner: I tillegg til å normalisere på tvers av minibatchdimensjonen, normaliserer batchnormalisering også på tvers av funksjonene for hver prøve i batchen. Denne normaliseringen utføres uavhengig for hver funksjonsdimensjon.

Innvirkning på opplæring

• Raskere konvergens: Batchnormalisering fører ofte til raskere konvergens under trening ved å tillate bruk av høyere læringshastigheter uten risiko for divergens.

• Reduksjon i overtilpasning: Det fungerer som en form for regularisering, som reduserer avhengigheten av frafall eller andre regulariseringsteknikker, og hjelper derved til en viss grad å forhindre overtilpasning.

• Stabilitet og gradientflyt: Det stabiliserer treningsprosessen ved å redusere sannsynligheten for forsvinnende eller eksploderende gradienter, noe som muliggjør mer robust gradientflyt gjennom nettverket.

Ulemper og begrensninger

• Batchstørrelsesavhengighet: Batchnormaliseringens effektivitet kan påvirkes av batchstørrelsen som brukes under trening. Svært små batchstørrelser kan føre til unøyaktige estimater av minibatchstatistikken, noe som påvirker ytelsen.

• Vanskeligheter med å bruke på enkelte arkitekturer: Batchnormalisering fungerer kanskje ikke optimalt med tilbakevendende nevrale nettverk (RNN) på grunn av den sekvensielle karakteren til beregningene deres.

• Påvirkning på inferens: Under inferens må gjennomsnittet og standardavviket brukt for normalisering estimeres fra hele treningsdatasettet eller fra løpestatistikk, noe som kan introdusere noe avvik, spesielt i tilfeller der inferensdatafordelingen er vesentlig forskjellig fra treningsdataene.

Mens batchnormalisering er en kraftig teknikk og ofte brukt i mange dyplæringsarkitekturer, kan effektiviteten variere basert på nettverksarkitektur, datadistribusjon og spesifikke brukstilfeller. I noen scenarier kan alternativer som lagnormalisering eller forekomstnormalisering være å foretrekke.