Chuẩn hóa hàng loạt là một kỹ thuật được sử dụng trong mạng lưới thần kinh sâu để cải thiện tốc độ đào tạo, độ ổn định và sự hội tụ. Mục đích chính của nó là giải quyết vấn đề dịch chuyển đồng biến nội bộ, đề cập đến sự thay đổi trong phân phối đầu vào của mỗi lớp trong quá trình đào tạo do những thay đổi trong tham số của lớp trước. Sự thay đổi này có thể làm chậm quá trình đào tạo và khiến mỗi lớp gặp khó khăn hơn trong việc học hiệu quả.
Cách thức hoạt động của quá trình chuẩn hóa hàng loạt
-
Chuẩn hóa trong các lô nhỏ: Trong quá trình huấn luyện, chuẩn hóa theo lô sẽ chuẩn hóa đầu vào của mỗi lớp bằng cách trừ đi giá trị trung bình của lô nhỏ và chia cho độ lệch chuẩn của lô nhỏ. Điều này giúp giảm sự dịch chuyển hiệp phương sai bên trong, giúp mạng ổn định hơn và cho phép đào tạo nhanh hơn.
-
Tham số có thể học được: Quá trình chuẩn hóa hàng loạt giới thiệu hai tham số có thể học được cho mỗi lần kích hoạt, thường được gọi là tham số tỷ lệ và shift. Các tham số này cho phép mô hình thích ứng và tìm hiểu tỷ lệ và độ dịch chuyển tối ưu cho đầu vào của từng lớp.
-
Chuẩn hóa trên các tính năng: Ngoài việc chuẩn hóa trên kích thước lô nhỏ, chuẩn hóa theo lô cũng chuẩn hóa trên các tính năng cho từng mẫu trong lô. Việc chuẩn hóa này được thực hiện độc lập cho từng thứ nguyên tính năng.
Tác động đến việc đào tạo
-
Hội tụ nhanh hơn: Chuẩn hóa hàng loạt thường dẫn đến hội tụ nhanh hơn trong quá trình đào tạo bằng cách cho phép sử dụng tốc độ học cao hơn mà không có nguy cơ phân kỳ.
-
Giảm tình trạng trang bị quá mức: Nó hoạt động như một hình thức chính quy hóa, giảm sự phụ thuộc vào việc bỏ qua hoặc các kỹ thuật chính quy hóa khác, do đó giúp ngăn chặn việc trang bị quá mức ở một mức độ nào đó.
-
Tính ổn định và luồng chuyển màu: Nó ổn định quá trình đào tạo bằng cách giảm khả năng biến mất hoặc bùng nổ độ dốc, cho phép luồng chuyển màu mạnh mẽ hơn qua mạng.
Những hạn chế và hạn chế
-
Phụ thuộc vào kích thước lô: Hiệu quả của việc chuẩn hóa hàng loạt có thể bị ảnh hưởng bởi kích thước lô được sử dụng trong quá trình đào tạo. Kích thước lô rất nhỏ có thể dẫn đến ước tính không chính xác về số liệu thống kê của lô nhỏ, ảnh hưởng đến hiệu suất của nó.
-
Khó khăn khi áp dụng cho một số kiến trúc: Quá trình chuẩn hóa hàng loạt có thể không hoạt động tối ưu với các mạng thần kinh tái phát (RNN) do tính chất tuần tự trong quá trình tính toán của chúng.
-
Tác động đến suy luận: Trong quá trình suy luận, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn được sử dụng để chuẩn hóa phải được ước tính từ toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện hoặc từ các số liệu thống kê đang chạy, điều này có thể gây ra một số khác biệt, đặc biệt trong trường hợp phân phối dữ liệu suy luận khác biệt đáng kể so với dữ liệu huấn luyện.
Mặc dù chuẩn hóa hàng loạt là một kỹ thuật mạnh mẽ và thường được sử dụng trong nhiều kiến trúc deep learning, nhưng hiệu quả của nó có thể khác nhau tùy theo kiến trúc mạng, phân phối dữ liệu và các trường hợp sử dụng cụ thể. Trong một số trường hợp, các lựa chọn thay thế như chuẩn hóa lớp hoặc chuẩn hóa phiên bản có thể được ưu tiên hơn.
