卷首語：

首先，筆者在這裡祝大家新年快樂！！！今天我們來探討的問題是BN層在TensorFlow中的實現，以實踐為主，理論方面會跳過一些不易被理解的部分，讓大家可以快速搭建並投入使用。

在文章的最後我也會給出相應的效果對比，猶豫要不要學習的讀者可以先看看最後在做決定～

在訓練模型時，我們經常會在一些需要調整的參數上浪費時間：學習率，學習衰減率，正則……

況且即便我們調整了很多次參數，也未必見得可以提高模型的訓練效果，甚至還有可能產生梯度消失等等一系列令人頭疼的問題。

但是，這種現象在Inception-v2中就已經發生了改變。在Inception模型升級時引入了一種新的網路層「Batch Normalization」

比較官方的公式，不懂的讀者可以直接忽略

為了降低學習難度，筆者在這裡給出一個精簡的公式：

BN公式

下面，讓我們對公式逐一地進行分解（註：有微積分基礎的讀者想必就不用我多說了，可以跳過理論這段）

均值與方差

均值（mean）：

首先，讓我們假設一數組：X = [1,2,3,4,5]

mean = 數組和/數量

mean = （1+2+3+4+5）/5

mean = 3

方差（variance）：

讓我們繼續使用上一數組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

內部參數

x:輸入進行計算的張量

axes:需要計算的維度

name:命名

keep_dims:是否保持維度

TensorFlow實現

縮放與偏移

在公式中，我們可以將「縮放」與「偏移」理解為兩組可被訓練的Weights

縮放（scale）：

在定義scale時一般初始化為0，維度必須和mean的一致

TensorFlow實現

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

TensorFlow實現

按照上面所講的，公式中的內容我們已經解析完全，接下來我們只需要套用一個現成的函數：

TensorFlow實現

神來一筆：Variance_epsilon

在上面的函數中，我們將「輸入」「均值」「方差」「偏移」「縮放」都添加了進去，最後還有個參數：variance_epsilon = 0.001

這個參數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定一個浮點數用來避免除以產生的梯度爆炸

雖然在方差被除等於零是幾率很小的事，可在幾十層甚至幾百層的神經網路里，計算量也要大的驚人，根據墨菲定律：會出錯的事總會出錯

滑動平均與滑動方差

註：BN層在訓練與測試時所用的滑動平均和滑動方差不同

申請滑動平均與滑動方差（這裡就應該不用我多敘述了，純基礎範圍，不太理解的可以去找一下關於滑動平均的博文）：

TensorFlow實現

計算滑動平均與滑動方差：

TensorFlow實現

存儲優化參數：

TensorFlow實現

TensorFlow實現

如此一來，在進行網路訓練時，將is_training設為True;測試網路時設為False即可。

精簡代碼

在前文中我們寫了很多行代碼才實現了BN層的基本功能。

但是，我們完全可以用一行代碼進行！

下面三種函數都可以實現BN層，因為都是封裝好的函數，有興趣的讀者完全可以自行測試。

TensorFlow實現

最後，讓我們對比一下有無BN層的效果：

筆者為了讓效果看起來更明顯，基礎學習率設定成了0.99，在實際的訓練過程中請根據情況適當修改。

關於BN演算法，筆者直接採用Slim封裝好的Batch_norm（）函數。

對比模型是一個五層的卷積網路，在MNIST數據集上進行迭代1000次訓練。

損失函數，優化函數以及訓練過程

全連接層

加入了BN演算法的五層CNN模型，我在這裡使用的是Slim工具包封裝好的Batch_norm函數

加入了BN演算法的訓練效果

接下來，我們將所有的slim.batch_norm進行刪除，訓練效果如下

不添加BN演算法的訓練效果

可以看出添加了BN演算法的模型不論是學習速度還是穩定性都要高於不添加BN演算法的模型。

但要明白，現在只採用MNIST數據集，有興趣的讀者大可在自己的模型中添加BN層，在Cifar-10等數據集上的效果會更佳明顯一些。

卷尾語：我愛學習學習愛我...筆者這個新年過的...嘖...一言難盡，一定要注意食量啊注意食量！！！

最後，如果需要代碼或者想跟小編聯繫，一起討論學習。歡迎大家在下方評論進行留言，喜歡記得添加關注哦！！！

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