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Batch Normalization和Dropout是深度学习模型中常用的结构。但BN和dropout在训练和测试时使用却不相同。

Batch Normalization

BN在训练时是在每个batch上计算均值和方差来进行归一化，每个batch的样本量都不大，所以每次计算出来的均值和方差就存在差异。预测时一般传入一个样本，所以不存在归一化，其次哪怕是预测一个batch，但batch计算出来的均值和方差是偏离总体样本的，所以通常是通过滑动平均结合训练时所有batch的均值和方差来得到一个总体均值和方差。

以tensorflow代码实现为例：

def bn_layer(self, inputs, training, name='bn', moving_decay=0.9, eps=1e-5):
        # 获取输入维度并判断是否匹配卷积层(4)或者全连接层(2)
        shape = inputs.shape
        param_shape = shape[-1]
        with tf.variable_scope(name):
            # 声明BN中唯一需要学习的两个参数，y=gamma*x+beta
            gamma = tf.get_variable('gamma', param_shape, initializer=tf.constant_initializer(1))
            beta  = tf.get_variable('beat', param_shape, initializer=tf.constant_initializer(0))
            # 计算当前整个batch的均值与方差
            axes = list(range(len(shape)-1))
            batch_mean, batch_var = tf.nn.moments(inputs , axes, name='moments')
            # 采用滑动平均更新均值与方差
            ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(moving_decay, name="ema")
            def mean_var_with_update():
                ema_apply_op = ema.apply([batch_mean, batch_var])
                with tf.control_dependencies([ema_apply_op]):           
                    return tf.identity(batch_mean), tf.identity(batch_var)
            # 训练时，更新均值与方差，测试时使用之前最后一次保存的均值与方差
            mean, var = tf.cond(tf.equal(training,True), mean_var_with_update,
                    lambda:(ema.average(batch_mean), ema.average(batch_var)))
            # 最后执行batch normalization
            return tf.nn.batch_normalization(inputs ,mean, var, beta, gamma, eps)

training参数可以通过tf.placeholder传入，这样就可以控制训练和预测时training的值。

self.training = tf.placeholder(tf.bool, name="training")

Dropout

Dropout在训练时会随机丢弃一些神经元，这样会导致输出的结果变小。而预测时往往关闭dropout，保证预测结果的一致性（不关闭dropout可能同一个输入会得到不同的输出，不过输出会服从某一分布。另外有些情况下可以不关闭dropout，比如文本生成下，不关闭会增大输出的多样性）。

为了对齐Dropout训练和预测的结果，通常有两种做法，假设dropout rate = 0.2。一种是训练时不做处理，预测时输出乘以(1 - dropout rate)。另一种是训练时留下的神经元除以(1 - dropout rate)，预测时不做处理。以tensorflow为例。

x = tf.nn.dropout(x, self.keep_prob)

self.keep_prob = tf.placeholder(tf.float32, name="keep_prob")

tf.nn.dropout就是采用了第二种做法，训练时除以(1 - dropout rate)，源码如下：

binary_tensor = math_ops.floor(random_tensor)
 ret = math_ops.div(x, keep_prob) * binary_tensor
 if not context.executing_eagerly():
   ret.set_shape(x.get_shape())
 return ret

binary_tensor就是一个mask tensor，即里面的值由0或1组成。keep_prob = 1 - dropout rate。