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第五章：计算机视觉（Computer Vision）- 项目实战之图像分类

第二部分：图像分类实战

第三节：批量归一化（Batch Normalization）和权重初始化的重要性

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1. 引入背景

在深度神经网络训练中，我们常遇到两个核心问题：

• 训练不稳定：梯度在传播中可能出现消失或爆炸。

• 收敛缓慢：学习率难以设置，参数更新震荡明显。

两个关键技术有效缓解这些问题：批量归一化（Batch Normalization, BN） 与 权重初始化。

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2. 批量归一化（Batch Normalization, BN）

BN 是一种对网络层输入进行归一化的技术，保证数据在每一层都保持稳定分布。

2.1 公式

对一个 mini-batch 的输入 xx，BN 过程如下：

其中：

• , ：mini-batch 的均值与方差

• ϵ：防止除零的常数

• γ,β：可学习的缩放和平移参数

2.2 BN 的优势

• 缓解梯度消失/爆炸：归一化后激活值保持稳定。

• 加快收敛：训练更高效。

• 正则化作用：一定程度上减少过拟合。

2.3 PyTorch 示例

import torch.nn as nn# 定义一个带 BN 的卷积层
conv_bn = nn.Sequential(nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1),nn.BatchNorm2d(128),nn.ReLU()
)

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3. 权重初始化的重要性

即使有 BN，良好的权重初始化仍然至关重要。

3.1 常见初始化方法

1. Xavier 初始化（Glorot 初始化）
   适合 Sigmoid / Tanh 激活，保持输入输出方差一致。

   

2. Kaiming 初始化（He 初始化）
   适合 ReLU 系列激活，避免方差缩小。

   

3. 正交初始化
   通过生成正交矩阵保证特征不相关，适合 RNN 等结构。

3.2 PyTorch 示例

import torch.nn as nn
import torch.nn.init as init# 定义一个卷积层
conv = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3)# Kaiming 初始化
init.kaiming_normal_(conv.weight, mode='fan_in', nonlinearity='relu')# Xavier 初始化
linear = nn.Linear(256, 128)
init.xavier_uniform_(linear.weight)

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4. BN 与权重初始化的关系

• 权重初始化 → 决定网络初始分布

• BN → 保证训练过程中分布稳定

两者结合，使得深度网络能更高效、更稳定地训练。

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5. 小结

• BN：归一化 + 可学习参数，提升稳定性与收敛速度。

• 权重初始化：合理初始化防止梯度异常。