Pytorch中關於BatchNorm2d的參數解釋

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BatchNorm2d中的track_running_stats參數

如果BatchNorm2d的參數val,track_running_stats設置False,那麼加載預訓練後每次模型測試測試集的結果時都不一樣；

track_running_stats設置為True時，每次得到的結果都一樣。

running_mean和running_var參數

running_mean和running_var參數是根據輸入的batch的統計特性計算的，嚴格來說不算是“學習”到的參數，不過對於整個計算是很重要的。

torch.nn.BatchNorm1d(num_features,
eps=1e-05,
momentum=0.1,
affine=True,
track_running_stats=True)

BatchNorm2d參數講解

一般來說pytorch中的模型都是繼承nn.Module類的，都有一個屬性trainning指定是否是訓練狀態，訓練狀態與否將會影響到某些層的參數是否是固定的，比如BN層或者Dropout層。通常用model.train()指定當前模型model為訓練狀態,model.eval()指定當前模型為測試狀態。

同時，BN的API中有幾個參數需要比較關心的，一個是affine指定是否需要仿射，還有個是track_running_stats指定是否跟蹤當前batch的統計特性。容易出現問題也正好是這三個參數：trainning，affine，track_running_stats。

其中的affine指定是否需要仿射，也就是是否需要上面算式的第四個，如果affine=False則γ=1,β=0 \gamma=1,\beta=0γ=1,β=0，並且不能學習被更新。一般都會設置成affine=True。

trainning和track_running_stats，track_running_stats=True表示跟蹤整個訓練過程中的batch的統計特性，得到方差和均值，而不隻是僅僅依賴與當前輸入的batch的統計特性。相反的，如果track_running_stats=False那麼就隻是計算當前輸入的batch的統計特性中的均值和方差瞭。當在推理階段的時候，如果track_running_stats=False，此時如果batch_size比較小，那麼其統計特性就會和全局統計特性有著較大偏差，可能導致糟糕的效果。

總結

以上為個人經驗，希望能給大傢一個參考，也希望大傢多多支持WalkonNet。

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