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• 前文
• BatchNormalization的核心思想
• 数据生成器+数据部分展示
• 带有BN的逻辑回归
• 带有BN的宽模型
• 带有BN的深度模型
• GitHub下载地址：

前文

• 一、Windows系统下安装Tensorflow2.x（2.6）
• 二、深度学习-读取数据
• 三、Tensorflow图像处理预算
• 四、线性回归模型的tensorflow实现
• 五、深度学习-逻辑回归模型
• 六、AlexNet实现中文字体识别——隶书和行楷
• 七、VGG16实现鸟类数据库分类
• 七、VGG16+BN（Batch Normalization）实现鸟类数据库分类

BatchNormalization的核心思想

　BN的基本思想其实相当直观：因为深层神经网络在做非线性变换前的激活输入值（就是那个x=WU+B，U是输入）随着网络深度加深或者在训练过程中，其分布逐渐发生偏移或者变动，之所以训练收敛慢，一般是整体分布逐渐往非线性函数的取值区间的上下限两端靠近（对于Sigmoid函数来说，意味着激活输入值WU+B是大的负值或正值），所以这导致反向传播时低层神经网络的梯度消失，这是训练深层神经网络收敛越来越慢的本质原因，而BN就是通过一定的规范化手段，把每层神经网络任意神经元这个输入值的分布强行拉回到均值为0方差为1的标准正态分布，其实就是把越来越偏的分布强制拉回比较标准的分布，这样使得激活输入值落在非线性函数对输入比较敏感的区域，这样输入的小变化就会导致损失函数较大的变化，意思是这样让梯度变大，避免梯度消失问题产生，而且梯度变大意味着学习收敛速度快，能大大加快训练速度。

数据生成器+数据部分展示

#数据生成训练集与测试集
#猫狗数据
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

IMSIZE = 224
train_generator = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255).flow_from_directory(
    '../../data/dogs-vs-cats/smallData/train',
    target_size=(IMSIZE, IMSIZE),
    batch_size=10,
    class_mode='categorical'
)

validation_generator = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255).flow_from_directory(
    '../../data/dogs-vs-cats/smallData/validation',
    target_size=(IMSIZE, IMSIZE),
    batch_size=10,
    class_mode='categorical'
)

数据来源kaggle的猫狗数据

#展示X（图像）与Y（因变量）
import numpy as np

X, Y = next(validation_generator)
print(X.shape)
print(Y.shape)
Y[:, 0]

#展示图像
from matplotlib import pyplot as plt

plt.figure()
fig, ax = plt.subplots(2, 5)
fig.set_figheight(6)
fig.set_figwidth(15)
ax = ax.flatten()
X, Y = next(validation_generator)
for i in range(10): ax[i].imshow(X[i, :, :, ])

带有BN的逻辑回归

#带有BN的逻辑回归模型
from keras.layers import Flatten, Input, BatchNormalization, Dense
from keras import Model

input_layer = Input([IMSIZE, IMSIZE, 3])
x = input_layer
x = BatchNormalization()(x)
x = Flatten()(x)
x = Dense(2, activation='softmax')(x)
output_layer = x
model1 = Model(input_layer, output_layer)
model1.summary()

#带有BN的逻辑回归模型与拟合
from keras.optimizers import Adam

model1.compile(loss='categorical_crossentropy',
               optimizer=Adam(lr=0.01),
               metrics=['accuracy'])
model1.fit_generator(train_generator,
                     epochs=200,
                     validation_data=validation_generator)

Batch Normalization 在特定的模型、特定的数据集是有帮助的

带有BN的宽模型

#扩展，带有BN的宽模型
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D

n_channel = 100
input_layer = Input([IMSIZE, IMSIZE, 3])
x = input_layer
x = BatchNormalization()(x)
x = Conv2D(n_channel, [2, 2], activation='relu')(x)
x = MaxPooling2D([16, 16])(x)
x = Flatten()(x)
x = Dense(2, activation='softmax')(x)
output_layer = x
model2 = Model(input_layer, output_layer)
model2.summary()

# 带有BN的宽模型的编译与拟合
model2.compile(loss='categorical_crossentropy',
               optimizer=Adam(lr=0.001),
               metrics=['accuracy'])
model2.fit_generator(train_generator,
                     epochs=200,
                     validation_data=validation_generator)

会比逻辑回归带BN的结果好得多

带有BN的深度模型

#带有BN的深度模型
n_channel = 20
input_layer = Input([IMSIZE, IMSIZE, 3])
x = input_layer
x = BatchNormalization()(x)

for _ in range(7):
    x = Conv2D(n_channel, [2, 2], padding='same', activation='relu')(x)
    x = MaxPooling2D([2, 2])(x)
x = Flatten()(x)
x = Dense(2, activation='softmax')(x)
output_layer = x
model3 = Model(input_layer, output_layer)
model3.summary()

#带有BN的深度模型编译与拟合
from keras.optimizers import Adam

model3.compile(loss='categorical_crossentropy',
               optimizer=Adam(lr=0.01),
               metrics=['accuracy'])
model3.fit_generator(train_generator,
                     epochs=200,
                     validation_data=validation_generator)

深度模型会更好一点

BatchNormalization在很多情况下确实有帮助巨大的，但并不是所有情况都有帮助。

GitHub下载地址：

Tensorflow1.15深度学习