归一化

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概述

此笔记本将简要介绍 TensorFlow 的归一化层。当前支持的层包括:

  • 组归一化(TensorFlow Addons)
  • 实例归一化(TensorFlow Addons)
  • 层归一化(TensorFlow Core)

这些层背后的基本理念是对激活层的输出进行归一化,以提升训练过程中的收敛。与批次归一化相反,这些归一化不适用于批次,而是用于归一化单个样本的激活,这样可使它们同样适用于循环神经网络。

通常,通过计算输入张量中子组的均值和标准差来执行归一化。此外,也可以对此应用比例因子和修正因子。

$y_{i} = \frac{\gamma ( x_{i} - \mu )}{\sigma }+ \beta$

$ y$:输出

$x$:输入

$\gamma$:比例因子

$\mu$:均值

$\sigma$:标准差

$\beta$:修正因子

下面的图像演示了这些技术之间的区别。每个子图显示一个输入张量,其中 N 为批次轴,C 为通道轴,(H, W) 为空间轴(例如图片的高度和宽度)。蓝色像素由相同的均值和方差归一化,均值和方差通过聚合这些像素的值得出。

来源:(https://arxiv.org/pdf/1803.08494.pdf)

权重 γ 和 β 可以在所有归一化层中训练,以补偿表征能力的可能损失。您可以通过将 centerscale 标记设置为 True 来激活这些因子。当然,您也可以在训练过程中对 betagamma 使用 initializersconstraintsregularizer 来调整这些值。

设置

安装 Tensorflow 2.0 和 Tensorflow-Addons

pip install -q -U tensorflow-addons
import tensorflow as tf
import tensorflow_addons as tfa

准备数据集

mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz
11493376/11490434 [==============================] - 0s 0us/step

组归一化教程

简介

组归一化 (GN) 将输入的通道分成较小的子组,并根据其均值和方差归一化这些值。由于 GN 只对单一样本起作用,因此该技术与批次大小无关。

在图像分类任务中,GN 的实验得分与批次归一化十分接近。如果您的整体 批次大小很小,则使用 GN 而不是批次归一化可能更为有利,因为较小的批次大小会导致批次归一化的性能不佳。

下面的示例在 Conv2D 层之后将 10 个通道按标准的“最后一个通道”设置分为 5 个子组:

model = tf.keras.models.Sequential([
  # Reshape into "channels last" setup.
  tf.keras.layers.Reshape((28,28,1), input_shape=(28,28)),
  tf.keras.layers.Conv2D(filters=10, kernel_size=(3,3),data_format="channels_last"),
  # Groupnorm Layer
  tfa.layers.GroupNormalization(groups=5, axis=3),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x_test, y_test)
313/313 [==============================] - 1s 2ms/step - loss: 0.4978 - accuracy: 0.8549

<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7f116cc009e8>

实例归一化教程

简介

实例归一化是组归一化的特例,其中组大小与通道大小(或轴大小)相同。

实验结果表明,当替换批次归一化时,实例归一化在样式迁移方面表现良好。最近,实例归一化也已被用来代替 GAN 中的批次归一化。

示例

在 Conv2D 层之后应用 InstanceNormalization 并使用统一的初始化比例和偏移因子。

model = tf.keras.models.Sequential([
  # Reshape into "channels last" setup.
  tf.keras.layers.Reshape((28,28,1), input_shape=(28,28)),
  tf.keras.layers.Conv2D(filters=10, kernel_size=(3,3),data_format="channels_last"),
  # LayerNorm Layer
  tfa.layers.InstanceNormalization(axis=3, 
                                   center=True, 
                                   scale=True,
                                   beta_initializer="random_uniform",
                                   gamma_initializer="random_uniform"),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x_test, y_test)
313/313 [==============================] - 1s 2ms/step - loss: 0.5717 - accuracy: 0.8241

<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7f116c97ae80>

层归一化教程

简介

层归一化是组归一化的特例,其中组大小为 1。均值和标准差根据单个样本的所有激活计算得出。

实验结果表明,层归一化非常适合循环神经网络,因为它可以独立于批大小工作。

示例

在 Conv2D 层之后应用 Layernormalization 并使用比例和偏移因子。

model = tf.keras.models.Sequential([
  # Reshape into "channels last" setup.
  tf.keras.layers.Reshape((28,28,1), input_shape=(28,28)),
  tf.keras.layers.Conv2D(filters=10, kernel_size=(3,3),data_format="channels_last"),
  # LayerNorm Layer
  tf.keras.layers.LayerNormalization(axis=1 , center=True , scale=True),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x_test, y_test)
313/313 [==============================] - 1s 2ms/step - loss: 0.4242 - accuracy: 0.8794

<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7f116c7c1860>

文献

Layer norm

Instance norm

Group Norm

Complete Normalizations Overview