[英]Difference between Keras' BatchNormalization and PyTorch's BatchNorm2d?
我有一个在 Keras 和 PyTorch 中实现的示例微型 CNN。 当我打印两个网络的摘要时,可训练参数的总数相同但参数总数和批量标准化的参数数量不匹配。
这是 Keras 中的 CNN 实现:
inputs = Input(shape = (64, 64, 1)). # Channel Last: (NHWC)
model = Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), padding='SAME', activation='relu', input_shape=(IMG_SIZE, IMG_SIZE, 1))(inputs)
model = BatchNormalization(momentum=0.15, axis=-1)(model)
model = Flatten()(model)
dense = Dense(100, activation = "relu")(model)
head_root = Dense(10, activation = 'softmax')(dense)
为上述模型打印的摘要是:
Model: "model_8"
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Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
input_9 (InputLayer) (None, 64, 64, 1) 0
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conv2d_10 (Conv2D) (None, 64, 64, 32) 320
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batch_normalization_2 (Batch (None, 64, 64, 32) 128
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flatten_3 (Flatten) (None, 131072) 0
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dense_11 (Dense) (None, 100) 13107300
_________________________________________________________________
dense_12 (Dense) (None, 10) 1010
=================================================================
Total params: 13,108,758
Trainable params: 13,108,694
Non-trainable params: 64
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以下是 PyTorch 中相同模型架构的实现:
# Image format: Channel first (NCHW) in PyTorch
class CustomModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(CustomModel, self).__init__()
self.layer1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=(3, 3), padding=1),
nn.ReLU(True),
nn.BatchNorm2d(num_features=32),
)
self.flatten = nn.Flatten()
self.fc1 = nn.Linear(in_features=131072, out_features=100)
self.fc2 = nn.Linear(in_features=100, out_features=10)
def forward(self, x):
output = self.layer1(x)
output = self.flatten(output)
output = self.fc1(output)
output = self.fc2(output)
return output
以下是上述模型的摘要输出:
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Layer (type) Output Shape Param #
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Conv2d-1 [-1, 32, 64, 64] 320
ReLU-2 [-1, 32, 64, 64] 0
BatchNorm2d-3 [-1, 32, 64, 64] 64
Flatten-4 [-1, 131072] 0
Linear-5 [-1, 100] 13,107,300
Linear-6 [-1, 10] 1,010
================================================================
Total params: 13,108,694
Trainable params: 13,108,694
Non-trainable params: 0
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Input size (MB): 0.02
Forward/backward pass size (MB): 4.00
Params size (MB): 50.01
Estimated Total Size (MB): 54.02
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正如您在上面的结果中看到的,Keras 中的 Batch Normalization 比 PyTorch 具有更多的参数(准确地说是 2 倍)。 那么上面的CNN架构有什么不同呢? 如果它们是等效的,那么我在这里缺少什么?
Keras 将许多将在层中“保存/加载”的内容视为参数(权重)。
虽然这两种实现自然具有批次的累积“均值”和“方差”,但这些值无法通过反向传播进行训练。
尽管如此,这些值每批次都会更新,Keras 将它们视为不可训练的权重,而 PyTorch 只是将它们隐藏起来。 这里的术语“不可训练”是指“不可通过反向传播训练”,但并不意味着值被冻结。
总的来说,它们是BatchNormalization
层的 4 组“权重”。 考虑选定的轴(默认 = -1,层大小 = 32)
scale
(32) - 可训练offset
(32) - 可训练accumulated means
(32) - 不可训练,但每批次更新accumulated std
(32) - 不可训练,但每批次更新在 Keras 中这样做的好处是,当您保存图层时,您还可以像自动保存图层中的所有其他权重一样保存均值和方差值。 当您加载图层时,这些权重会一起加载。
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