问题描述

深度学习网络训练时，使用较小的batch size训练网络后，如果换用较大的batch size进行evaluation，网络的预测能力会显著下降。如果evaluation的batch size和train的batch size大小相同时，则不会遇到此类问题。

PyTorch Forums – Performance highly degraded when eval() is activated in the test phase

如果是bug

1. metric会根据batch_size的大小变化（但并不显著），metric按每个batch分别进行计算
2. 缺失model.eval()指令：with torch.no_grad() 对dropout和batch normalization不起固定作用。
   1. nn.Dropout层参数不会固定
   2. nn.BatchNorm2d()
      1. PyTorch – BatchNorm2d BatchNorm2d函数中的参数track_running_stats:trainning和track_running_stats，track_running_stats=True表示跟踪整个训练过程中的batch的统计特性，得到方差和均值，而不只是仅仅依赖与当前输入的batch的统计特性。相反的，如果track_running_stats=False那么就只是计算当前输入的batch的统计特性中的均值和方差了。当在推理阶段的时候，如果track_running_stats=False，此时如果batch_size比较小，那么其统计特性就会和全局统计特性有着较大偏差，可能导致糟糕的效果。
      2. trainning=False, track_running_stats=True。这个是期望中的测试阶段的设置，此时BN会用之前训练好的模型中的（假设已经保存下了）running_mean和running_var并且不会对其进行更新。一般来说，只需要设置model.eval()其中model中含有BN层，即可实现这个功能。
3. Dataloader中加入了随机处理，例如RandomCrop
4. 没有固定随机种子

batch size的设置问题

如果batch size较小，会导致上述running_mean和running_var不准确。参考文章Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift，当模型训练完成后，

$$\hat{x}=\frac{x-E[x]}{\sqrt{Var[x]+ϵ}}$$

其中，$Var[x]=\frac{m}{m-1}{E}_B[{\sigma }_B^2]$，the expectation is over training mini-batches of size m and ${\sigma }_B^2$ are their sample variances.

尝试使用GroupNorm解决batchsize不同带来的问题

归一化的分类

归一化的分类" />
LN 和 IN 在视觉识别上的成功率都是很有限的，对于训练序列模型（RNN/LSTM）或生成模型（GAN）很有效。

所以，在视觉领域，BN用的比较多，GN就是为了改善BN的不足而来的。

GN 把通道分为组，并计算每一组之内的均值和方差，以进行归一化。GN 的计算与批量大小无关，其精度也在各种批量大小下保持稳定。可以看到，GN和LN很像。

参考文章

pytorch 每次测试结果不同
Batch Normalization
深度学习中的组归一化（GroupNorm）