ReLU和BN层简析[通俗易懂]

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卷积神经网络中，若不采用非线性激活，会导致神经网络只能拟合线性可分的数据，因此通常会在卷积操作后，添加非线性激活单元，其中包括logistic-sigmoid、tanh-sigmoid、ReLU等。

sigmoid激活函数应用于深度神经网络中，存在一定的局限性，当数据落在左右饱和区间时，会导致导数接近0，在卷积神经网络反向传播中，每层都需要乘上激活函数的导数，由于导数太小，这样经过几次传播后，靠前的网络层中的权重很难得到很好的更新，这就是常见的梯度消失问题。这也是ReLU被使用于深度神经网络中的一个重要原因。

在之前的学习中，我一直认为ReLU的应用，仅仅是因为在非零区间中，ReLU的导数为1，可以很好的传递反向传播中的误差。最近被问到Dead ReLU问题，于是复习了一下，网上有很多有用的材料，将列在参考材料中，我在这里总结一下。

1. ReLU与生物神经元激活的联系

在我的理解中，人工神经网络的发明，是受到生物神经网络的启发。2001年，神经科学家Dayan、Abott从生物学角度，模拟出了脑神经元接受信号更精确的激活模型，该模型如图所示：图片来源于参考材料

ReLU和BN层简析[通俗易懂]

从图中我们可以看到，生物神经元的激活与Sigmoid的不同，(1)单边抑制 (2)兴奋区域较大 (3)稀疏激活性

2003年Lennie等人估测大脑同时被激活的神经元只有1~4%，进一步表明神经元工作的稀疏性。

而在Sigmoid激活中，神经网络中约有一半的神经元被激活了，这可以看出与模拟生物神经网络的想法相违背。

ReLU在负区间中为0，相当于使数据稀疏了，符合生物神经网络的规律。

2. Dead ReLU

若数据落在负区间中，ReLU的结果为0，导数也是0，就会导致反向传播无法将误差传递到这个神经元上，这会导致该神经元永远不会被激活，导致Dead ReLU问题。

解决方法：

1）Leraning Rate

导致Dead ReLU问题的其中一个潜在因素为Learning Rate太大，假设在某次更新中，误差非常大，这时候若LR也很大，会导致权重参数更新后，神经元的数据变化剧烈，若该层中多数神经元的输出向负区间偏向很大，导致了大部分权重无法更新，会陷入Dead ReLU问题中。

当然，小learning rate也是有可能会导致Dead ReLU问题的，于是出现了Leaky ReLU和PReLU。

2）Leaky ReLU

普通的ReLU为：

ReLU和BN层简析[通俗易懂]

Leaky ReLU为：

ReLU和BN层简析[通俗易懂]

其中 $\alpha$ 取一个很小的数，作者的默认值为0.01，这样可以保证输出小于0的神经元也会进行很小幅度的更新。

3）PReLU

PReLU是Leaky ReLU的进一步优化版，公式表达为:

ReLU和BN层简析[通俗易懂]

其中 $\alpha$ 是一个可以学习的参数，更新是反向传播使用的是momentum来更新，更新方式如下：

$\bigtriangleup \alpha _{i} = \mu \bigtriangleup \alpha _{i} +\epsilon\frac{\partial \varepsilon }{\partial \alpha _{i}}$

$\frac{\partial \varepsilon }{\partial \alpha _{i}} = \sum_{y_{i}}^{ }\frac{\partial \varepsilon }{\partial f(y_{i})}\frac{\partial f(y_{i})}{\partial \alpha _{i}}$

其中 $\mu$ 为动量， $\varepsilon$ 为学习率。文章中 $\alpha$ 初始化为0.25，且不添加正则化，因为 $\alpha$ 很有可能会很大可能被置0，变成ReLU。

3. Batch Normalization

在SegNet网络简析的博文中，我提到过BN层的基本操作和作用。

BN层的出现，主要是为了解决机器学习IID问题，即训练集和测试集保持独立同分布。如果输入的分布不能保持稳定，那么训练就会很难收敛，而在图像处理领域的白化处理，即将输入数据转换为以0为均值，1为方差的正态分布。这样能够让神经网络更快更好的收敛，而这就是BN层所要做的。

“深度神经网络之所以收敛慢，是由于输入的分布逐渐向非线性函数的两端靠拢”，而BN层的作用，就是将输入的分布，拉回到均值为0，方差为1的正态分布上，这样就使输入激活函数的值，在反向传播史能够产生更明显的梯度，更容易收敛，避免了梯度消失的问题。之所以能够在反向传播时产生更明显的变化，我们将输入分布变为标准正态分布后，输入的值靠近中心的概率会变大，若我们的激活函数为sigmoid函数，那么即使输入存在微小的变化，也能够在反向传播时产生很明显的变化。

ReLU和BN层简析[通俗易懂]

每层神经网络在线性激活后，通过如下公式进行转换，这个转换就是BN层的操作。

ReLU和BN层简析[通俗易懂]

公式中的x是经过该层线性变换后的值，即x = wu+b，u为上一层神经层的输出。

通过这个操作，将输入非线性激活函数的输入值，尽量拉伸到变化较大的区域，即激活函数中间区域。这样能够增大激活函数的导数值，使收敛更快速。而这样也会引入一个问题，强行变换分布后，会导致部分特征无法学习到，因此引入了另一种操作Scale，操作如下：

ReLU和BN层简析[通俗易懂]

mean和variance是不会进行学习的，而gamma和beta两个参数是可以通过反向传播学习的，通过这两个参数对数据进行扩大和平移，恢复部分特征的分布。

BN层的主要功能总结为两点：

1）归一化scale

没有BN层时，若LR设置较大，在配合ReLU激活函数时，容易出现Dead ReLU问题。

2）数据初始化集中，缓解overfitting（这里还理解得不是很透彻）

Overfitting主要发生在一些较远的便捷点，BN操作可以使初始化数据在数据内部。

通常提到BN层，我们会想到，若使用sigmoid激活函数时，它可以将数据归一化到梯度较大的区域，便于梯度更新。

但很少有人提到BN层和ReLU的联系，https://blog.csdn.net/wfei101/article/details/79997708这篇转载文章中有提到。

在BN中的gamma对于ReLU的影响很小，因为数值的收缩，不会影响是否大于0。但是如果没有偏移量beta，就会出现数据分布在以0为中心的位置，强行将一半的神经元输出置零。因此偏移量beta是必不可少的。

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ReLU和BN层简析[通俗易懂]

1. ReLU与生物神经元激活的联系