[問題] 模型收斂後，BatchNorm的gamma值太相似
問題類別: DL
問題內容: 模型收斂後，每層的BatchNorm gamma值分佈太過集中
各位大大好，小的目前在實作網路剪枝相關演算法，
在訓練完分類任務模型的時候，發現每層的 BatchNorm gamma 值都很相近，
所有的gamma值差異量都非常小，如下圖:
https://imgur.com/a/f7cGrtL
可以看到大部分的值都落在 0.9 ~ 1.2 之間，
幾乎沒有趨近於 0 的 gamma 值，
上述結果與這篇論文 https://arxiv.org/abs/1708.06519
Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming
給出 gamma 值的分佈圖天差地別，如下圖:
https://imgur.com/3CYPP21
論文中的 gamma 值呈現變異數較大的高斯分佈，且趨近於0的係數較多，
想請問各位大大，為甚麼我的gamma值會這麼集中，且沒有任何趨近於0的值?
是我哪裡做錯了嗎? 還是這是正常現象?
以下是我用 pytorch 訓練 CIFAR-10 的程式碼:
模型: https://pastebin.com/CQvyg88V
訓練: https://pastebin.com/18D4vdw7
印出模型 gamma 值: https://pastebin.com/5QwvXFLC
懇請大大幫幫小弟解惑 ， 感謝各位看完!
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謝謝 c 大的回答，
有阿，沒加和有加的版本都試過了，加了regularizer後gamma係數會向0靠近，但全部係數
都非常相似，只有0.1左右的差距，試了兩個不同架構在不使用pretrain model的情況下，
train 出來的結果都是 gamma 係數非常相近(0.1左右的差距)。
論文中使用的是VGG架構，查了下vgg也是用relu，另外還去載了 EFficientNet-B0 的
pretrain model，它的BatchNorm gamma係數分佈也跟上面論文一樣，有正有負高斯分佈
-1 ~ +4 範圍，差異值都可以到整數項，如下圖:https://imgur.com/a/Xb2nIDY
我的疑惑是，要怎麼在從頭開始訓練網路的情況下(不用pretrain model)，
才能讓 gamma 係數彼此會有較大差異，現在是不管怎麼train，gamma係數都很相近
※ 編輯: NMOSFET (111.255.176.78 臺灣), 04/11/2022 07:38:11
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