使用批量归一化替代输入归一化

技术背景

在机器学习和深度学习中，归一化是一种常见的数据预处理技术，能够加快模型的训练速度和提高模型的稳定性。输入归一化是在将数据输入模型之前对其进行处理，而批量归一化（Batch Normalization）则是在模型内部对每一批次的数据进行归一化处理。有人提出疑问，能否在输入层之后直接使用批量归一化层，而不对数据进行归一化，并且期望获得相似的效果和性能。

实现步骤

在Keras的函数式API中，可以按以下方式实现：

from keras.layers import Input, BatchNormalization
from keras.models import Model

# 定义输入层
x = Input(...)
# 在输入层之后添加批量归一化层
x = BatchNormalization(...)(x)
# 后续可以添加其他层
# ...
# 构建模型
model = Model(inputs=x, outputs=...)

核心代码

上述代码已经展示了在Keras中如何在输入层之后添加批量归一化层。这里进一步解释代码的含义：

• Input(...)：定义输入层，需要根据具体的数据形状进行设置。
• BatchNormalization(...)：添加批量归一化层，它会对输入数据进行归一化处理。
• Model(inputs=x, outputs=...)：构建模型，需要指定输入和输出。

最佳实践

优点

• 防止生产环境遗忘归一化步骤：由于批量归一化成为模型的一部分，在将模型集成到生产环境时，不会忘记进行归一化处理。
• 数据增强感知：这种方式下的归一化对数据增强有更好的适应性。

缺点

如果已经有归一化的输入数据，使用批量归一化会增加运行时的成本。

常见问题

能否同时进行数据标准化和使用批量归一化？

可以同时进行。先对整个数据进行标准化（如使用StandardScaler），再使用批量归一化。

批量归一化层是否必须添加在输入层之后？如果添加在输入层之前会怎样？

批量归一化层通常添加在输入层之后。也可以将其作为输入层，此时它的作用类似于sklearn.StandardScaler()。

训练集和验证集的均值和标准差是否应该分开计算？

存在不同观点。一种观点认为应该分别计算训练集和验证集的均值和标准差；另一种观点认为可以使用训练集的均值和标准差来处理验证集，或者使用包含训练集和验证集的更新后的均值和标准差。