Group Normalization_tensorflow中groupnorm

FAIR 团队，吴育昕和恺明大大的新作Group Normalization。

主要的优势在于，BN会受到batchsize大小的影响。如果batchsize太小，算出的均值和方差就会不准确，如果太大，显存又可能不够用。

而GN算的是channel方向每个group的均值和方差，和batchsize没关系，自然就不受batchsize大小的约束。

从上图可以看出，随着batchsize的减小，GN的表现基本不受影响，而BN的性能却越来越差。

BatchNorm基础：

其中u为均值，seigema为方差，实际训练中使用指数滑动平均EMA计算。

gamma为scale值，beta为shift值

BatchNorm：batch方向做归一化，算N*H*W的均值

LayerNorm：channel方向做归一化，算C*H*W的均值

InstanceNorm：一个channel内做归一化，算H*W的均值

GroupNorm：将channel方向分group，然后每个group内做归一化，算(C//G)*H*W的均值

Tensorflow代码：

def GroupNorm(x,G=16,eps=1e-5):
    N,H,W,C=x.shape    	
    x=tf.reshape(x,[tf.cast(N,tf.int32),tf.cast(H,tf.int32),tf.cast(W,tf.int32),tf.cast(G,tf.int32),tf.cast(C//G,tf.int32)])
    mean,var=tf.nn.moments(x,[1,2,4],keep_dims=True)
    x=(x-mean)/tf.sqrt(var+eps)
    x=tf.reshape(x,[tf.cast(N,tf.int32),tf.cast(H,tf.int32),tf.cast(W,tf.int32),tf.cast(C,tf.int32)])
    gamma = tf.Variable(tf.ones(shape=[1,1,1,tf.cast(C,tf.int32)]), name="gamma")
    beta = tf.Variable(tf.zeros(shape=[1,1,1,tf.cast(C,tf.int32)]), name="beta")
    return x*gamma+beta

References:

https://www.zhihu.com/question/269576836/answer/348670955

https://github.com/taokong/group_normalization