Пакетная нормализация – это метод, используемый в глубоких нейронных сетях для улучшения скорости обучения, стабильности и сходимости. Его основная цель — решить проблему внутреннего ковариатного сдвига, который относится к изменению распределения входных данных каждого слоя во время обучения из-за изменений параметров предыдущего слоя. Этот сдвиг может замедлить процесс обучения и затруднить эффективное обучение на каждом уровне.
Как работает пакетная нормализация
-
Нормализация в мини-пакетах. Во время обучения пакетная нормализация нормализует входные данные каждого слоя путем вычитания среднего значения мини-пакета и деления на стандартное отклонение мини-пакета. Это помогает уменьшить внутренний сдвиг ковариат, делая сеть более стабильной и позволяя ускорить обучение.
-
Изучаемые параметры: пакетная нормализация вводит два обучаемых параметра на каждую активацию, обычно называемые параметрами масштаба и сдвига. Эти параметры позволяют модели адаптироваться и изучить оптимальный масштаб и сдвиг для входных данных каждого слоя.
-
Нормализация по признакам: помимо нормализации по размеру мини-партии, нормализация партии также нормализует характеристики для каждого образца в партии. Эта нормализация выполняется независимо для каждого измерения объекта.
Влияние на обучение
-
Более быстрая сходимость: пакетная нормализация часто приводит к более быстрой сходимости во время обучения, позволяя использовать более высокие скорости обучения без риска расхождения.
-
Уменьшение переобучения: действует как форма регуляризации, уменьшая зависимость от отсева или других методов регуляризации, тем самым помогая в некоторой степени предотвратить переобучение.
-
Стабильность и градиентный поток: он стабилизирует процесс обучения, уменьшая вероятность исчезновения или взрыва градиентов, обеспечивая более надежный поток градиентов через сеть.
Недостатки и ограничения
-
Зависимость от размера пакета: на эффективность пакетной нормализации может влиять размер пакета, используемый во время обучения. Очень маленькие размеры пакетов могут привести к неточным оценкам статистики мини-пакета, влияя на его производительность.
-
Сложность применения к некоторым архитектурам: пакетная нормализация может работать неоптимально с рекуррентными нейронными сетями (RNN) из-за последовательного характера их вычислений.
-
Влияние на вывод: во время вывода среднее и стандартное отклонение, используемые для нормализации, должны оцениваться на основе всего набора обучающих данных или на основе текущей статистики, что может привести к некоторому расхождению, особенно в случаях, когда распределение данных вывода значительно отличается от данные обучения.
Хотя пакетная нормализация является мощным методом и обычно используется во многих архитектурах глубокого обучения, ее эффективность может варьироваться в зависимости от сетевой архитектуры, распределения данных и конкретных случаев использования. В некоторых сценариях могут оказаться предпочтительными такие альтернативы, как нормализация уровня или нормализация экземпляра.
