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batchNormalizationLayer

バッチ正規化層

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説明

バッチ正規化層は、ミニバッチ全体で各入力チャネルを正規化します。畳み込みニューラル ネットワークの学習速度を上げ、ネットワークの初期化に対する感度を下げるには、畳み込み層の間にあるバッチ正規化層と、ReLU 層などの非線形性を使用します。

この層はまず、ミニバッチの平均を減算し、ミニバッチの標準偏差で除算することにより、各チャネルの活性化を正規化します。さらに、学習可能なオフセット β だけ入力をシフトし、それを学習可能なスケール係数 γ だけスケーリングします。

作成

構文

layer = batchNormalizationLayer
layer = batchNormalizationLayer(___,'Name',Value)

説明

layer = batchNormalizationLayer は、バッチ正規化層を作成します。

例

layer = batchNormalizationLayer(___,'Name',Value) は、バッチ正規化層を作成し、名前と値のペアを使用して、オプションの スケーリングとオフセット、平均と分散、および Name プロパティを設定します。たとえば、batchNormalizationLayer('Name','BN1') は、'BN1' という名前のバッチ正規化層を作成します。複数の名前と値のペアを指定できます。各プロパティ名を一重引用符で囲みます。

プロパティ

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一般的な層のプロパティ

層の名前。文字ベクトルまたは string スカラーとして指定します。層グラフに層を含めるには、空ではない一意の層の名前を指定しなければなりません。この層が含まれる系列ネットワークに学習させて Name を '' に設定すると、学習時に層に名前が自動的に割り当てられます。

データ型: char | string

入力チャネル数。'auto' または正の整数として指定します。

このプロパティは、常に層への入力のチャネル数に等しくなります。NumChannels が 'auto' に等しい場合、学習時にチャネル数の正しい値が推測されます。

スケーリングとオフセット

チャネル スケール係数 γ。正の要素を持つサイズ 1 x 1 x NumChannels の数値配列として指定します。

チャネル スケール係数は学習可能なパラメーターです。ネットワークの学習時に、trainNetwork は Scale プロパティを初期値として使用します。層の作成時に Scale の値が指定されていない場合、trainNetwork はすべて 1 の配列を初期値として使用します。

スケール係数の学習率係数。非負のスカラーとして指定します。

この係数にグローバル学習率が乗算されて、層のスケール係数の学習率が決定されます。たとえば、ScaleLearnRateFactor が 2 の場合、層のスケール係数の学習率は現在のグローバル学習率の 2 倍になります。関数 trainingOptions で指定された設定に基づいて、グローバル学習率が決定されます。

スケール係数の L2 正則化係数。非負のスカラーとして指定します。

この係数にグローバル L2 正則化係数が乗算されて、層のスケール係数の学習率が決定されます。たとえば、ScaleL2Factor が 2 の場合、層のオフセットの L2 正則化はグローバル L2 正則化係数の 2 倍になります。グローバル L2 正則化係数は、関数 trainingOptions を使用して指定できます。

チャネル オフセット β。サイズ 1 x 1 x NumChannels の数値配列として指定します。

オフセットは学習可能なパラメーターです。ネットワークの学習時に、trainNetwork は Offset プロパティを初期値として使用します。層の作成時に Offset の値が指定されていない場合、trainNetwork はすべて 0 の配列を初期値として使用します。

オフセットの学習率係数。非負のスカラーとして指定します。

この係数にグローバル学習率が乗算されて、層のオフセットの学習率が決定されます。たとえば、OffsetLearnRateFactor が 2 の場合、層のオフセットの学習率は現在のグローバル学習率の 2 倍になります。関数 trainingOptions で指定された設定に基づいて、グローバル学習率が決定されます。

オフセットの L2 正則化係数。非負のスカラーとして指定します。

この係数にグローバル L2 正則化係数が乗算されて、層のオフセットの学習率が決定されます。たとえば、OffsetL2Factor が 2 の場合、層のオフセットの L2 正則化はグローバル L2 正則化係数の 2 倍になります。グローバル L2 正則化係数は、関数 trainingOptions を使用して指定できます。

平均と分散

各チャネルの入力の平均。サイズ 1 x 1 x NumChannels の数値配列として指定し、ネットワークの学習中に決定されます。

層は (ミニバッチの平均の代わりに) TrainedMean を使用して、予測時に入力を正規化します。

各チャネルの入力の分散。サイズ 1 x 1 x NumChannels の数値配列として指定し、ネットワークの学習中に決定されます。

層は (ミニバッチの分散の代わりに) TrainedVariance を使用して、予測時に入力を正規化します。

ミニバッチの分散に加算する定数。1e-5 以上の数値スカラーとして指定します。

バッチ正規化層は、正規化の前にミニバッチの分散にこの定数を加算して、数値安定性を確保し、ゼロ除算を回避します。

例

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ライブ スクリプトを開く

'BN1' という名前のバッチ正規化層を作成します。

layer = batchNormalizationLayer('Name','BN1')
layer = 
  BatchNormalizationLayer with properties:

               Name: 'BN1'
        NumChannels: 'auto'
        TrainedMean: []
    TrainedVariance: []

   Hyperparameters
            Epsilon: 1.0000e-05

   Learnable Parameters
             Offset: []
              Scale: []

  Show all properties

Layer 配列にバッチ正規化層を含めます。

layers = [
    imageInputLayer([32 32 3]) 
  
    convolution2dLayer(3,16,'Padding',1)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer   
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    convolution2dLayer(3,32,'Padding',1)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
          
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer
    ]
layers = 
  11x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input             32x32x3 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   Convolution             16 3x3 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
     3   ''   Batch Normalization     Batch normalization
     4   ''   ReLU                    ReLU
     5   ''   Max Pooling             2x2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
     6   ''   Convolution             32 3x3 convolutions with stride [1  1] and padding [1  1  1  1]
     7   ''   Batch Normalization     Batch normalization
     8   ''   ReLU                    ReLU
     9   ''   Fully Connected         10 fully connected layer
    10   ''   Softmax                 softmax
    11   ''   Classification Output   crossentropyex

詳細

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アルゴリズム

バッチ正規化は、まずミニバッチと各入力チャネルについて平均 μB と分散 σB2 を計算することによって、その入力 xi を正規化します。その後、正規化された活性化を以下のように計算します。

xi^=xi−μBσB2+ϵ.

ここで、ϵ (プロパティ Epsilon) は、ミニバッチの分散が非常に小さい場合に数値の安定性を改善します。ゼロ平均と単位分散を持つ入力がバッチ正規化層の後の層に最適ではない可能性を考慮して、バッチ正規化層はさらに以下のように活性化のシフトとスケーリングを行います。

yi=γx^i+β.

ここで、オフセット β とスケール係数 γ (Offset および Scale プロパティ) は学習可能なパラメーターであり、ネットワークの学習中に更新されます。

ネットワークの学習が終了したら、バッチ正規化層は学習セット全体の平均と分散を計算し、これらを TrainedMean および TrainedVariance プロパティに格納します。学習済みネットワークを使用して新しいイメージについて予測を実行する場合、この層はミニバッチの平均と分散ではなく、学習済みの平均と分散を使用して活性化を正規化します。

参照

[1] Ioffe, Sergey, and Christian Szegedy. "Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift." preprint, arXiv:1502.03167 (2015).

参考

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トピック

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