batch normalization 中的 beta 和 gamma参数

最近从caffe转到tensorflow，突然发现batch normalization 参数变多了，于是本着遇到什么问题解决什么问题的原则，去搜了搜怎么回事。

Caffe

Caffe中的BN层参数：

message BatchNormParameter {  // If false, normalization is performed over the current mini-batch  // and global statistics are accumulated (but not yet used) by a moving  // average.  // If true, those accumulated mean and variance values are used for the  // normalization.  // By default, it is set to false when the network is in the training  // phase and true when the network is in the testing phase.  optional bool use_global_stats = 1;  // What fraction of the moving average remains each iteration?  // Smaller values make the moving average decay faster, giving more  // weight to the recent values.  // Each iteration updates the moving average @f$S_{t-1}@f$ with the  // current mean @f$ Y_t @f$ by  // @f$ S_t = (1-\beta)Y_t + \beta \cdot S_{t-1} @f$, where @f$ \beta @f$  // is the moving_average_fraction parameter.  optional float moving_average_fraction = 2 [default = .999];  // Small value to add to the variance estimate so that we don't divide by  // zero.  optional float eps = 3 [default = 1e-5];}

tensorflow

tensorflow中的BN层参数：

batch_normalization(    x,    mean,    variance,    offset,    scale,    variance_epsilon,    name=None)

多的参数是什么

原本以为BN只是个将tensor标准化的一个过程，为了搞清楚额外的参数是什么，我找到了BN的原始文章：
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift.
在论文中提到，针对一个特征维度，简化后、基于mini-batch的BN操作为：

μ=1m∑i=1mxi

σ=1m∑i=1m(xi−μ)2

x^=xi−μσ2+ϵ−−−−−√

yi=γx^i+β

如果特征维度之间是相互独立的，那么前三步可以认为是PCA白化的过程，当然，这个假设是不成立的。
不过文中说即使存在一定的相关性，这样的操作仍然能够加速模型训练过程中的收敛。
上边第四个公式就是参数gamma 和 beta, 对应tensorflow batch_normalization 参数中的scale 和offset。

为什么会有这两个参数？

如果单纯地使用前三个公式，有可能会影响一些层的表达能力，例如，如果使用激活函数使用sigmoid，那么这个操作会强制输入数据分布在sigmoid接近线性的部分，接近线性的模型显然不好（影响整个模型的表达能力）。所以文中说把前三个公式作为基本变换（单位变换），加上放缩γ和平移β后再拿来使用，这两个参数是可以学习的。

在极端情况下，即γ=Var[x]−−−−−√，β=E[x]时，经过BN层的数据没有变化。