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python - keras BatchNormalization 轴说明

coder 2023-08-20 原文

keras BatchNormalization layer使用 axis=-1 作为默认值，并说明特征轴通常是归一化的。为什么会这样？

我想这很令人惊讶，因为我更熟悉使用类似 StandardScaler 的东西，这相当于使用 axis=0。这将单独规范化特征。

在 keras 中默认单独标准化样本(即 axis=-1)而不是特征是否有原因？

编辑:具体示例

通常会转换数据，使每个特征都具有零均值和单位方差。让我们只考虑这个模拟数据集的“零均值”部分，其中每一行都是一个样本:

>>> data = np.array([[   1,   10,  100, 1000],
                     [   2,   20,  200, 2000],
                     [   3,   30,  300, 3000]])

>>> data.mean(axis=0)
array([    2.,    20.,   200.,  2000.])

>>> data.mean(axis=1)
array([ 277.75,  555.5 ,  833.25])

与 axis=1 均值相比，减去 axis=0 均值不是更有意义吗？使用 axis=1，单位和比例可以完全不同。

编辑 2:

this paper 中第 3 节的第一个方程式似乎暗示 axis=0 应该用于单独计算每个特征的期望和方差，假设您有一个 (m, n) 形状的数据集，其中 m 是样本数，n 是样本数的功能。

编辑 3:另一个例子

我想查看 BatchNormalization 在玩具数据集上计算的均值和方差的维度:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris

from keras.optimizers import Adam
from keras.models import Model
from keras.layers import BatchNormalization, Dense, Input


iris = load_iris()
X = iris.data
y = pd.get_dummies(iris.target).values

input_ = Input(shape=(4, ))
norm = BatchNormalization()(input_)
l1 = Dense(4, activation='relu')(norm)
output = Dense(3, activation='sigmoid')(l1)

model = Model(input_, output)
model.compile(Adam(0.01), 'categorical_crossentropy')
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32)

bn = model.layers[1]
bn.moving_mean  # <tf.Variable 'batch_normalization_1/moving_mean:0' shape=(4,) dtype=float32_ref>

输入 X 的形状为 (150, 4)，BatchNormalization 层计算了 4 个平均值，这意味着它在 axis=0 上运行。

如果 BatchNormalization 的默认值为 axis=-1 那么不应该有 150 种方法吗？

最佳答案

混淆是由于 np.mean 与 BatchNormalization 中的 axis 的含义。

当我们沿轴取平均值时，我们折叠该维度并保留所有其他维度。在您的示例中，data.mean(axis=0) 折叠了 0 轴，这是 data 的垂直维度。

当我们沿轴计算 BatchNormalization 时，我们会保留数组的维度，并根据每隔一个轴 的均值和标准差进行归一化。因此，在您的 2D 示例 BatchNormalization 中，axis=1 是减去 axis=0<>，如你所料。这就是为什么 bn.movi​​ng_mean 具有 (4,) 的形状。

关于python - keras BatchNormalization 轴说明，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47538391/

BatchNormalizationpythoncodeaxismachine-learningdeep-learningkeras

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