Batch Normalization 与 Dropout 不能共存的原因

上一页Batch Normalization 与 Layer Normalization 的差异下一页Conditional Normalization

最后更新于4年前

在Batch Normalization提出之后的很多流行网络结构里, 之前常用的Dropout结构被抛弃. 如果将两种结构在同一个网络中使用, 得到的结果基本是性能的下降. Understanding the Disharmony between Dropout and Batch Normalization by Variance Shift这篇论文从variance shift解释了这个问题的原因.

作者就按两种情况进行分析:

第二种是常见的Dropout和Batch Normalization结构使用方法, Dropout结构放在每一层的输出之后, BN结构放在激活函数之前. 上一层的输出在Dropout之后, 经过卷积层或全连接层之后, 经过BN结构调整分布后, 作为输入进入激活函数, 产生这一层的输出. 第一种结构是Dropout之后紧跟BN, 是为了更直观的说明这种现象.

原因

出现Dropout和Batch Normalization不能共存的原因是因为在训练阶段和预测阶段出现了variance shift.

Dropout由于随机地对神经元输出进行mask, 所以相对于输入, Dropout改变了输出的分布, 包括均值和方差. 其中均值可以通过缩放进行调整, 一般在根据其keep ratio $p$ , 在训练阶段对输出进行 $\frac{1}{p}$ 的放大, 或在预测阶段进行 $p$ 的缩小. 但在方差上带来的变化, 是难以明确表示的. 但是分析BN的输入的方差能够解释这种现象产生的原因.

作者通过两种Dropout和BN的连接方式, 来说明在BN之前增加一层Dropout, 会对网络产生影响. 两种连接方式如上图.

以第一种连接方式切入, 假设上一层的输出维度为 $d$ , 在训练时, 上一层的第 $k$ 个神经元在经过Dropout之后的值为:

$X=a_{k} \frac{1}{p} x_{k}, k=1 \ldots d$

其中 $a_{k} \sim P$ , 而 $P\left(a_{k}\right)=\left\{\begin{array}{cc} 1-p, & a_{k}=0 \\ p, & a_{k}=1 \end{array}\right.$ 是Dropout的mask结果, 而乘以 $\frac{1}{p}$ 是常用的为了保持在训练和预测不同阶段经过Dropout后的输出均值一致的手段.

在预测时, 输出为简单的 $X=x_{k}$ .

训练时, 上一层的输出, 在进入到Batch Normalization之前, 只经过了Dropout, 对应BN的输入的方差为:

\begin{array}{l} \operatorname{Var}^{T r a i n}(X)=\operatorname{Var}\left(a_{k} \frac{1}{p} x_{k}\right)=E\left(\left(a_{k} \frac{1}{p} x_{k}\right)^{2}\right)-E^{2}\left(a_{k} \frac{1}{p} x_{k}\right) \\ =\frac{1}{p^{2}} E\left(a_{k}^{2}\right) E\left(x_{k}^{2}\right)-\frac{1}{p^{2}}\left(E\left(a_{k}\right) E\left(x_{k}\right)\right)^{2}=\frac{1}{p}\left(c^{2}+v\right)-c^{2} \end{array}

而预测阶段对应的方差为:

\operatorname{Var}^{T e s t}(X)=\operatorname{Var}\left(x_{k}\right)=v

所以, 训练阶段BN学习到的输入的方差应当接近 $\left.E_{\mathcal{B}}^{\prime}\left(\frac{1}{p}\left(c^{2}+v\right)-c^{2}\right)\right)$ , 但预测阶段BN的输入与之不匹配, 因此预测阶段输入到BN中的信息产生了variance shift, 可以用一下公式衡量:

$\triangle(p)=\frac{\operatorname{Var}^{T e s t}(X)}{\operatorname{Var}^{T r a i n}(X)}=\frac{v}{\frac{1}{p}\left(c^{2}+v\right)-c^{2}}\le{1}$

因此, 在预测阶段, 每一层都会出现这样的variance shift, 影响下一层的表现, 随着前向传播的加深, variance shift的现象被放大. 最后的输出因此发生变化, 导致网络的性能下降.

对于第二种连接方式, 作为现在网络中常见的结构, Dropout和BN之间连接着卷基层或全连接层. 假设上一层的输出是一个 $d$ 维的向量 $\mathbf{x}=\left(x_{1} \ldots x_{d}\right)$ , 某个神经元的参数为 $\mathbf{w}=\left(w_{1} \ldots w_{d}\right)$ , 那么在训练时, 这个神经元的输出为 $X=\sum_{i=1}^{d} w_{i} a_{i} \frac{1}{p} x_{i}$ , 预测时的输出为 $X=\sum_{i=1}^{d} w_{i} x_{i}$ .

则训练阶段BN输入的方差为:

\begin{array}{l} \operatorname{Var}^{T r a i n}(X)=\operatorname{Cov}\left(\sum_{i=1}^{d} w_{i} a_{i} \frac{1}{p} x_{i}, \sum_{i=1}^{d} w_{i} a_{i} \frac{1}{p} x_{i}\right) \\ =\frac{1}{p^{2}} \sum_{i=1}^{d}\left(w_{i}\right)^{2} \operatorname{Var}\left(a_{i} x_{i}\right) + \frac{1}{p^{2}} \sum_{i=1}^{d} \sum_{j \neq i}^{d} \rho_{i, j}^{a x} w_{i} w_{j} \sqrt{\operatorname{Var}\left(a_{i} x_{i}\right)} \sqrt{\operatorname{Var}\left(a_{j} x_{j}\right)} \\ =\left(\frac{1}{p}\left(c^{2}+v\right)-c^{2}\right)\left(\sum_{i=1}^{d} w_{i}^{2}+\rho^{a x} \sum_{i=1}^{d} \sum_{j \neq i}^{d} w_{i} w_{j}\right) \end{array}

预测阶段BN输入的方差为:

\begin{array}{c} \operatorname{Var}^{T e s t}(X)=\operatorname{Var}\left(\sum_{i=1}^{d} w_{i} x_{i}\right)=\operatorname{Cov}\left(\sum_{i=1}^{d} w_{i} x_{i}, \sum_{i=1}^{d} w_{i} x_{i}\right) \\ =\sum_{i=1}^{d} w_{i}^{2} v+\sum_{i=1}^{d} \sum_{j \neq i}^{d} \rho_{i, j}^{x} w_{i} w_{j} \sqrt{v} \sqrt{v} \\ =v\left(\sum_{i=1}^{d} w_{i}^{2}+\rho^{x} \sum_{i=1}^{d} \sum_{j \neq i}^{d} w_{i} w_{j}\right) \end{array}

经过一系列复杂的推导, variance shift可以表示为:

\begin{array}{l} \frac{\operatorname{Var}^{T e s t}(X)}{\operatorname{Var}^{T r a i n}(X)} = \frac{v\left(\sum_{i=1}^{d} w_{i}^{2}+\rho^{x} \sum_{i=1}^{d} \sum_{j \neq i}^{d} w_{i} w_{j}\right)}{\left(\frac{1}{p}\left(c^{2}+v\right)-c^{2}\right)\left(\sum_{i=1}^{d} w_{i}^{2}+\rho^{a x} \sum_{i=1}^{d} \sum_{j \neq i}^{d} w_{i} w_{j}\right)} \\ =\frac{v \sum_{i=1}^{d} w_{i}^{2}+v \rho^{x} \sum_{i=1}^{d} \sum_{j \neq i}^{d} w_{i} w_{j}}{\left(\frac{1}{p}\left(c^{2}+v\right)-c^{2}\right) \sum_{i=1}^{d} w_{i}^{2}+v \rho^{x} \sum_{i=1}^{d} \sum_{j \neq i}^{d} w_{i} w_{j}} \\ =\frac{v+v \rho^{x}\left(\left(\sum_{i=1}^{d} w_{i}\right)^{2}-\sum_{i=1}^{d} w_{i}^{2}\right) / \sum_{i=1}^{d} w_{i}^{2}}{\frac{1}{p}\left(c^{2}+v\right)-c^{2}+v \rho^{x}\left(\left(\sum_{i=1}^{d} w_{i}\right)^{2}-\sum_{i=1}^{d} w_{i}^{2}\right) / \sum_{i=1}^{d} w_{i}^{2}} \\ =\frac{v+v \rho^{x}\left(d(\cos \theta)^{2}-1\right)}{\frac{1}{p}\left(c^{2}+v\right)-c^{2}+v \rho^{x}\left(d(\cos \theta)^{2}-1\right)} \end{array}

其中 $\theta$ 是参数向量 $\mathbf{w}$ 与 $d$ 维 $\mathbf{1}$ 向量的夹角. 作者通过实验说明 $d(\cos \theta)^{2}$ 这一项大概是与 $d$ 是线性关系(事实上在高维空间中, 任意两条超直线大概率成垂直关系. 可以参考n维空间下两个随机向量的夹角分布). variance shift最终可以记为:

而如果要使variance shift不出现, 要求 $\triangle(p, d) \rightarrow 1$ . 有两种方法可以做到:

$p \rightarrow 1$ , 即不使用Dropout
$d \rightarrow \infty$ , 即网络的宽度尽可能宽

而在Wide ResNet网络中, 网络的每一层更宽, 使用Dropout与BN是可以提升整体效果的, 也印证了这一观点.

解决方案

如果一定要同时使用Dropout和Batch Normalization结构, 可以尝试:

仅在输出层之前使用, 即将Dropout放到所有的BN层之后, 因此也就不会出现训练阶段和预测阶段variance shift的问题. 一般的输出层是softmax(分类), 且没有BN结构
对Dropout进行改造, 使用variance-stable的新Dropout. 例如Gaussian Dropout, 以及Uout(一种均匀分布Dropout).

Uout的形式为 $X=x_{i}+x_{i} r_{i}, r_{i} \sim \mathcal{U}(-\beta, \beta), 0 \leq \beta \leq 1$ . $\beta$ 是超参数. 使用Uout对应的variance shift为:

\begin{array}{l} \frac{\operatorname{Var}^{T e s t}(X)}{\operatorname{Var}^{T r a i n}(X)}=\frac{\operatorname{Var}\left(x_{i}\right)}{\operatorname{Var}\left(x_{i}+x_{i} r_{i}\right)}=\frac{v}{E\left(\left(x_{i}+x_{i} r_{i}\right)^{2}\right)} \\ =\frac{v}{E\left(x_{i}^{2}\right)+2 E\left(x_{i}^{2}\right) E\left(r_{i}\right)+E\left(x_{i}^{2}\right) E\left(r_{i}^{2}\right)}=\frac{3}{3+\beta^{2}} \end{array}

取 $\beta$ 的值为0.01, 对应的variance shift为300/301=0.9966777.