Group Normalization

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Group Normalization

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前言

Group Normalization（GN）是何恺明团队提出的一种归一化策略，它是介于（LN）和（IN）之间的一种折中方案，图1最右。它通过将通道数据分成几组计算归一化统计量，因此GN也是和批量大小无关的算法，因此可以用在batchsize比较小的环境中。作者在论文中指出GN要比LN和IN的效果要好。

图1：从左到右依次是BN，LN，IN以及GN

1. GN详解

1.1 GN算法

和之前所有介绍过的归一化算法相同，GN也是根据该层的输入数据计算均值和方差，然后使用这两个值更新输入数据：

\mu_i = \frac{1}{m}\sum_{k \in \mathcal{S}_i} x_k \qquad \sigma_i = \sqrt{\frac{1}{m}\sum_{k \in \mathcal{S}_i}(x_k-\mu_i)^2 + \epsilon} \qquad \hat{x}_i = \frac{1}{\sigma_i} (x_i-\mu_i)

之前所介绍的所有归一化方法均可以使用上面式子进行概括，区别它们的是 $\mathcal{S}_i$ 是如何取得的：

对于BN来说，它是取不同batch的同一个channel上的所有的值：

\mathcal{S}_i = \{k | k_C = i_C\}

而LN是从同一个batch的不同的channel上取所有的值：

\mathcal{S}_i = \{k | k_N = i_N\}

IN即不跨batch，也不跨channel：

\mathcal{S}_i = \{k | k_N = i_N, k_C = i_C\}

GN是将Channel分成若干组，只使用组内的数据计算均值和方差。通常组数 $G$ 是一个超参数，TensorFlow中的默认值是32。

\mathcal{S}_i = \{k | k_N = i_N, \lfloor \frac{k_C}{C/G}\rfloor = \lfloor \frac{i_C}{C/G}\rfloor\}

我们可以看出，当GN的组数为1时，此时GN和LN等价；当GN的组数为通道数时，GN和IN等价。

GN和其它算法一样也可以添加参数 $\gamma$ 和 $\beta$ 来保证网络的容量。

1.2 GN的伪代码

论文中给出了基于TensorFlow的GN额源码：

1 def GroupNorm(x, gamma, beta, G, eps=1e−5):
2     # x: input features with shape [N,C,H,W]
3     # gamma, beta: scale and offset, with shape [1,C,1,1]
4     # G: number of groups for GN
5     N, C, H, W = x.shape
6     x = tf.reshape(x, [N, G, C // G, H, W])
7     mean, var = tf.nn.moments(x, [2, 3, 4], keep dims=True) 
8     x = (x − mean) / tf.sqrt(var + eps)
9     x = tf.reshape(x, [N, C, H, W]) 
10    return x * gamma + beta

第6行代码将Tensor中添加一个’组‘的维度，形成一个五维张量。第7行的axes的值为[2,3,4]表明计算归一化统计量时即不会跨batch，也不会跨组。

1.2 GN的原理

在深度学习之前，传统的SIFT，HOG等算法均由按组统计特征的特性，它们一般将同一个种类的特征归为一组，然后在进行组归一化。在深度学习中，每个通道的Feature Map也可以看做结构化的特征向量。如果一个Feature Map的卷积数足够多，那么必然有一些通道的特征是类似的，因此我们可以将这些类似的特征进行归一化处理。

作者认为，GN比LN效果好的原因是GN比LN的限制更少，因为LN假设了一个层的所有通道的数据共享一个均值和方差。而IN则丢失了探索通道之间依赖性的能力。

总结

作为一种介于IN和LN之间的归一化策略，GN的效果反而优于另外两个算法，这令我非常困惑。虽然作者也尝试给出解释，但总是感觉这个解释有些过于主观，有根据结果推导原因的嫌疑。另外我也做了一些归一化方法的对比实验，实验结果并不如作者所说的那么理想。所以我们在设计网络时，如果batchsize尺寸可以做的比较大，BN仍旧是最优的选择。但是如果batchsize比较小，也许通过对照实验选出最好的归一化策略是最优的选择。