卷首語(yǔ)：
首先，筆者在這里祝大家新年快樂(lè)?。?！今天我們來(lái)探討的問(wèn)題是BN層在TensorFlow中的實(shí)現(xiàn)，以實(shí)踐為主，理論方面會(huì)跳過(guò)一些不易被理解的部分，讓大家可以快速搭建并投入使用。
在文章的最后我也會(huì)給出相應(yīng)的效果對(duì)比，猶豫要不要學(xué)習(xí)的讀者可以先看看最后在做決定～
在訓(xùn)練模型時(shí)，我們經(jīng)常會(huì)在一些需要調(diào)整的參數(shù)上浪費(fèi)時(shí)間：學(xué)習(xí)率，學(xué)習(xí)衰減率，正則……
況且即便我們調(diào)整了很多次參數(shù)，也未必見(jiàn)得可以提高模型的訓(xùn)練效果，甚至還有可能產(chǎn)生梯度消失等等一系列令人頭疼的問(wèn)題。
但是，這種現(xiàn)象在Inception-v2中就已經(jīng)發(fā)生了改變。在Inception模型升級(jí)時(shí)引入了一種新的網(wǎng)絡(luò)層“Batch Normalization”
為了降低學(xué)習(xí)難度，筆者在這里給出一個(gè)精簡(jiǎn)的公式：
下面，讓我們對(duì)公式逐一地進(jìn)行分解（注：有微積分基礎(chǔ)的讀者想必就不用我多說(shuō)了，可以跳過(guò)理論這段）
均值與方差
均值（mean）：
首先，讓我們假設(shè)一數(shù)組：X = [1,2,3,4,5]
mean = 數(shù)組和/數(shù)量
mean = （1+2+3+4+5）/5
mean = 3
方差（variance）：
讓我們繼續(xù)使用上一數(shù)組X
variance = （X12+ X22+…+ Xn2）/ n
variance = （12+ 22 + 32 + 42 + 52）/ 5
variance = （1 + 4 + 9 + 1 6 + 2 5 ）/ 5
variance =? 45 / 5
variance =? 9
在TensorFlow中，該公式內(nèi)的“均值”與“方差”可通過(guò)tf.nn.moments()函數(shù)來(lái)計(jì)算
內(nèi)部參數(shù)
x:輸入進(jìn)行計(jì)算的張量
axes:需要計(jì)算的維度
name:命名
keep_dims:是否保持維度
縮放與偏移
在公式中，我們可以將“縮放”與“偏移”理解為兩組可被訓(xùn)練的Weights
縮放（scale）：
在定義scale時(shí)一般初始化為0，維度必須和mean的一致
偏移（offset）：
定義offset的情況和scale基本一致，但要注意的是offset一般情況下初始化為1
按照上面所講的，公式中的內(nèi)容我們已經(jīng)解析完全，接下來(lái)我們只需要套用一個(gè)現(xiàn)成的函數(shù)：
神來(lái)一筆：Variance_epsilon
在上面的函數(shù)中，我們將“輸入”“均值”“方差”“偏移”“縮放”都添加了進(jìn)去，最后還有個(gè)參數(shù)：variance_epsilon = 0.001
這個(gè)參數(shù)的作用在官方解釋為：A small float number to avoid dividing by 0.
大概的意思就是需設(shè)定一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)用來(lái)避免除以0產(chǎn)生的梯度爆炸
雖然在方差被除等于零是幾率很小的事，可在幾十層甚至幾百層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里，計(jì)算量也要大的驚人，根據(jù)墨菲定律：會(huì)出錯(cuò)的事總會(huì)出錯(cuò)
滑動(dòng)平均與滑動(dòng)方差
注：BN層在訓(xùn)練與測(cè)試時(shí)所用的滑動(dòng)平均和滑動(dòng)方差不同
申請(qǐng)滑動(dòng)平均與滑動(dòng)方差（這里就應(yīng)該不用我多敘述了，純基礎(chǔ)范圍，不太理解的可以去找一下關(guān)于滑動(dòng)平均的博文）：
計(jì)算滑動(dòng)平均與滑動(dòng)方差：
存儲(chǔ)優(yōu)化參數(shù)：
如此一來(lái)，在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)，將is_training設(shè)為True;測(cè)試網(wǎng)絡(luò)時(shí)設(shè)為False即可。
精簡(jiǎn)代碼
在前文中我們寫了很多行代碼才實(shí)現(xiàn)了BN層的基本功能。
但是，我們完全可以用一行代碼進(jìn)行！
下面三種函數(shù)都可以實(shí)現(xiàn)BN層，因?yàn)槎际欠庋b好的函數(shù)，有興趣的讀者完全可以自行測(cè)試。
有BN層的仿Lenet-5模型前趨關(guān)系代碼：
關(guān)于詳細(xì)如何實(shí)現(xiàn)BN層的，可以參考我給出的實(shí)例代碼，基于MNIST數(shù)據(jù)集非常簡(jiǎn)單：https://pan.baidu.com/s/11cnPkDAiuOFN4wgUv-l7_w
卷尾語(yǔ)：萬(wàn)般不愿，終于還是開(kāi)學(xué)了...希望這學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)能有所提高！
