caffe 中 BatchNorm layer设定

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BN层的设定一般是按照conv->bn->scale->relu的顺序来形成一个block。 

关于bn，有一个注意点，caffe实现中的use_global_stats参数在训练时设置为false，测试时设置为true。 

因为在训练时bn作用的对象是一个batch_size，而不是整个训练集，如果没有将其设置为false，则有可能造成bn后数据更加偏离中心点，导致nan或87.3365的问题。

caffe 中为什么bn层要和scale层一起使用

这个问题首先要理解batchnormal是做什么的。它其实做了两件事。 

1) 输入归一化 x_norm = (x-u)/std, 其中u和std是个累计计算的均值和方差。 

2）y=alpha×x_norm + beta，对归一化后的x进行比例缩放和位移。其中alpha和beta是通过迭代学习的。 

那么caffe中的bn层其实只做了第一件事。scale层做了第二件事。 

这样也就理解了scale层里为什么要设置bias_term=True，这个偏置就对应2）件事里的beta。

代码：

第一种情况，phase: TRAIN/TEST都不加 ，caffe会自动匹配去设置use_global_stats的值

layer {
name: "conv1"
type: "Convolution"
bottom: "data"
top: "conv1"
param{
lr_mult:1
decay_mult:1
}
param{
lr_mult:2
decay_mult:0
}
convolution_param{
num_output:32
kernel_size:5
weight_filler{
type:"xavier"
}
bias_filler{
type:"constant"
}
}
}
layer {
name: "BatchNorm1"
type: "BatchNorm"
bottom: "conv1"
top: "conv1"
param {
lr_mult: 0
decay_mult: 0
}
param {
lr_mult: 0
decay_mult: 0
}
param {
lr_mult: 0
decay_mult: 0
}
}

layer {
name: "scale1"
type: "Scale"
bottom: "conv1"
top: "conv1"
scale_param {
bias_term: true
}
}
layer{
name:"relu1"
type:"ReLU"
bottom:"conv1"
top:"conv1"
}第二种情况：加上use_global_stats, 测试的时候再改成true

layer {
name: "BatchNorm1"
type: "BatchNorm"
bottom: "conv1"
top: "conv1"
param {
lr_mult: 0
decay_mult: 0
}
param {
lr_mult: 0
decay_mult: 0
}
param {
lr_mult: 0
decay_mult: 0
}
batch_norm_param {
use_global_stats: false
}
}