tensorflow 中batch normalize 的使用

时间：2021-08-10 05:31:06

最近在学习slim，slim有个很好的地方就是：搭建网络方便，也有很多预训练模型下载。

但是最近在调slim中的resnet的时候，发现训练集有很高的accuracy（如90%），但是测试集的accuracy还是很低（如0%， 1%），这肯定不是由于欠拟合或者过拟合导致的。

后来发现是在做batch normalize的时候出了问题。
slim的使用batch normalize的时候很方便，不需要在每个卷积层后面显示地加一个batch normalize.只需要在slim里面的arg_scope中加入slim.batch_norm就可以。
如下操作就可以：

batch_norm_params = {
'decay': batch_norm_decay,
'epsilon': batch_norm_epsilon,
'scale': batch_norm_scale,
'updates_collections': tf.GraphKeys.UPDATE_OPS,
'is_training': is_training
  }

with slim.arg_scope(
      [slim.conv2d],
      weights_regularizer=slim.l2_regularizer(weight_decay),
      weights_initializer=slim.variance_scaling_initializer(),
      activation_fn=tf.nn.relu,
      normalizer_fn=slim.batch_norm,
      normalizer_params=batch_norm_params):
with slim.arg_scope([slim.batch_norm], **batch_norm_params):
      ...
      ...

言归正转，要注意的地方是，在做测试的时候，如果将is_training改为 False,就会出现测试accuracy很低的现象，需要将is_training改成True。虽然这样能得到高的accuracy,但是明显不合理！！
解决方法是：
因为batch_norm 在test的时候，用的是固定的mean和var, 而这个固定的mean和var是通过训练过程中对mean和var进行移动平均得到的。而直接使用train_op会使得模型没有计算mean和var，因此正确的方式是：
每次训练时应当更新一下moving_mean和moving_var

optimizer = tf.train.MomentumOptimizer(lr,momentum=FLAGS.momentum,
                                       name='MOMENTUM')
update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)
with tf.control_dependencies([tf.group(*update_ops)]):
# train_op = slim.learning.create_train_op(total_loss, optimizer, global_step)
    train_op = optimizer.minimize(total_loss, global_step=global_step)

这样在测试的时候即使将is_training改成False也能得到正常的test accuracy了。

当然如果你还是没看懂，就戳这个链接：https://github.com/soloice/mnist-bn/blob/master/mnist_bn.py，里面有完整的代码。
或者这个：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/train_image_classifier.py

当然，其他的用法，例如tf.contrib.layers.batch_norm里面的batch normalize应该差不多，但是我没有用过，如果你用起来出了问题，可以戳下面两个链接看看能否找到答案。
1.http://ruishu.io/2016/12/27/batchnorm/
2.https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1122#issuecomment-280325584

参考文献：
[1]https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1122#issuecomment-280325584
[2].http://ruishu.io/2016/12/27/batchnorm/
[3]https://github.com/soloice/mnist-bn/blob/master/mnist_bn.py
[4]https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/train_image_classifier.py

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