干货|理解Dropout，BN及数据预处理
一、随机失活（Dropout)
具体做法：在训练的时候，随机失活的实现方法是让神经元以超参数
的概率被激活或者被设置为0。如下图所示：
Dropout可以看作是Bagging的极限形式，每个模型都在当一种情况中训练，同时模型的每个参数都经过与其他模型共享参数，从而高度正则化。在训练过程中，随机失活也可以被认为是对完整的神经网络抽样出一些子集，每次基于输入数据只更新子网络的参数（然而，数量巨大的子网络们并不是相互独立的，因为它们都共享参数）。在测试过程中不使用随机失活，可以理解为是对数量巨大的子网络们做了模型集成（model ensemble），以此来计算出一个平均的预测。
关于Dropout的Motivation：一个是类似于性别在生物进化中的角色：物种为了生存往往会倾向于适应这种环境，环境突变则会导致物种难以做出及时反应，性别的出现可以繁衍出适应新环境的变种，有效的阻止过拟合，即避免环境改变时物种可能面临的灭绝。还有一个就是正则化的思想，减少神经元之间复杂的共适应关系，减少权重使得网络对丢失特定神经元连接的鲁棒性提高。
这里强烈推荐看下论文原文。虽然是英文的，但是对于更深刻的理解还是有很大帮助的！
二、图像数据的预处理
为什么要预处理：
简单的从二维来理解，首先，图像数据是高度相关的，假设其分布如下图a所示(简化为2维)。由于初始化的时候，我们的参数一般都是0均值的，因此开始的拟合
，基本过原点附近(因为b接近于零)，如图b红色虚线。因此，网络需要经过多次学习才能逐步达到如紫色实线的拟合，即收敛的比较慢。如果我们对输入数据先作减均值操作，如图c，显然可以加快学习。更进一步的，我们对数据再进行去相关操作，使得数据更加容易区分，这样又会加快训练，如图d。
下面介绍下一些基础预处理方法：
归一化处理
均值减法（Mean subtraction）:它对数据中每个独立特征减去平均值，从几何上可以理解为在每个维度上都将数据云的中心都迁移到原点。（就是每个特征数据减去其相应特征的平均值）
归一化（Normalization）;先对数据做零中心化（zero-centered）处理，然后每个维度都除以其标准差。
PCA和白化（Whitening）
白化（Whitening）:白化操作的输入是特征基准上的数据，然后对每个维度除以其特征值来对数值范围进行归一化。该变换的几何解释是：如果数据服从多变量的高斯分布，那么经过白化后，数据的分布将会是一个均值为零，且协方差相等的矩阵
特征向量是按照特征值的大小排列的。我们可以利用这个性质来对数据降维，只要使用前面的小部分特征向量，丢弃掉那些包含的数据没有方差的维度。这个操作也被称为主成分分析（ Principal Component Analysis）简称PCA）降维
需要注意的是:
对比与上面的中心化，与pca有点类似，但是不同的是，pca把数据变换到了数据协方差矩阵的基准轴上（协方差矩阵变成对角阵），也就是说他是轴对称的，但简单的零中心化，它不是轴对称的；还有PCA是一种降维的预处理，而零中心化并不是。
常见错误:任何预处理策略（比如数据均值）都只能在训练集数据上进行计算，算法训练完毕后再应用到验证集或者测试集上。例如，如果先计算整个数据集图像的平均值然后每张图片都减去平均值，最后将整个数据集分成训练/验证/测试集，那么这个做法是错误的。应该怎么做呢？应该先分成训练/验证/测试集，只是从训练集中求图片平均值，然后各个集（训练/验证/测试集）中的图像再减去这个平均值。
三、Batch Normalization
原论文中，作者为了计算的稳定性，加了两个参数将数据又还原回去了，这两个参数也是需要训练的。说白了，就是对每一层的数据都预处理一次。方便直观感受，上张图：
这个方法可以进一步加速收敛，因此学习率可以适当增大，加快训练速度；过拟合现象可以得倒一定程度的缓解，所以可以不用Dropout或用较低的Dropout，而且可以减小L2正则化系数，训练速度又再一次得到了提升。即Batch Normalization可以降低我们对正则化的依赖程度。
还有要注意的是，Batch Normalization和pca加白化有点类似，结果都是可以零均值加上单位方差，可以使得数据弱相关，但是在深度神经网络中，我们一般不要pca加白化，原因就是白化需要计算整个训练集的协方差矩阵、求逆等操作，计算量很大，此外，反向传播时，白化操作不一定可导。最后，再次强烈直接看BN的相关论文，有很多细节值得一看！
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