解决BN和Dropout共同使用时会出现的问题

BN与Dropout共同使用出现的问题

BN和Dropout单独使用都能减少过拟合并加速训练速度，但如果一起使用的话并不会产生1+1>2的效果，相反可能会得到比单独使用更差的效果。

相关的研究参考论文：Understanding the Disharmony between Dropout and Batch Normalization by Variance Shift

本论文作者发现理解 Dropout 与 BN 之间冲突的关键是网络状态切换过程中存在神经方差的（neural variance）不一致行为。

试想若有图一中的神经响应 X，当网络从训练转为测试时，Dropout 可以通过其随机失活保留率（即 p）来缩放响应，并在学习中改变神经元的方差，而 BN 仍然维持 X 的统计滑动方差。

这种方差不匹配可能导致数值不稳定（见下图中的红色曲线）。

而随着网络越来越深，最终预测的数值偏差可能会累计，从而降低系统的性能。

简单起见，作者们将这一现象命名为「方差偏移」。

事实上，如果没有 Dropout，那么实际前馈中的神经元方差将与 BN 所累计的滑动方差非常接近（见下图中的蓝色曲线），这也保证了其较高的测试准确率。

作者采用了两种策略来探索如何打破这种局限。

一个是在所有 BN 层后使用 Dropout，另一个就是修改 Dropout 的公式让它对方差并不那么敏感，就是高斯Dropout。

第一个方案比较简单

把Dropout放在所有BN层的后面就可以了，这样就不会产生方差偏移的问题，但实则有逃避问题的感觉。

第二个方案

来自Dropout原文里提到的一种高斯Dropout，是对Dropout形式的一种拓展。作者进一步拓展了高斯Dropout，提出了一个均匀分布Dropout，这样做带来了一个好处就是这个形式的Dropout（又称为“Uout”）对方差的偏移的敏感度降低了，总得来说就是整体方差偏地没有那么厉害了。

BN、dropout的几个问题和思考

1、BN的scale初始化

scale一般初始化为1.0。

联想到权重初始化时，使用relu激活函数时若采用随机正太分布初始化权重的公式是sqrt(2.0/Nin)，其中Nin是输入节点数。即比一般的方法大了2的平方根（原因是relu之后一半的数据变成了0，所以应乘以根号2）。

那么relu前的BN，是否将scale初始化为根号2也会加速训练？

这里主要有个疑点：BN的其中一个目的是统一各层的方差，以适用一个统一的学习率。那么若同时存在sigmoid、relu等多种网络，以上方法会不会使得统一方差以适应不同学习率的效果打了折扣？

没来得及试验效果，如果有试过的朋友请告知下效果。

2、dropout后的标准差改变问题

实践发现droput之后改变了数据的标准差（令标准差变大，若数据均值非0时，甚至均值也会产生改变）。

如果同时又使用了BN归一化，由于BN在训练时保存了训练集的均值与标准差。dropout影响了所保存的均值与标准差的准确性（不能适应未来预测数据的需要），那么将影响网络的准确性。

若输入数据为正太分布，只需要在dropout后乘以sqrt(0.5)即可恢复原来的标准差。但是对于非0的均值改变、以及非正太分布的数据数据，又有什么好的办法解决呢？

3、稀疏自编码的稀疏系数

稀疏自编码使用一个接近0的额外惩罚因子来使得隐层大部分节点大多数时候是抑制的，本质上使隐层输出均值为负数（激活前），例如惩罚因子为0.05，对应sigmoid的输入为-3.5，即要求隐层激活前的输出中间值为-3.5，那么，是不是可以在激活前加一层BN，beta设为-3.5，这样学起来比较快？

经过测试，的确将BN的beta设为负数可加快训练速度。因为网络初始化时就是稀疏的。

但是是不是有什么副作用，没有理论上的研究。

4、max pooling是非线性的，avg pooling是线性的

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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