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InstanceNorm 梯度公式推导

【GiantPandaCV导语】本文主内容是推导 InstanceNorm 关于输入和参数的梯度公式,同时还会结合 Pytorch 和 MXNet 里面 InstanceNorm 的代码来分析。

InstanceNorm 与 BatchNorm 的联系

对一个形状为 (N, C, H, W) 的张量应用 InstanceNorm[4] 操作,其实等价于先把该张量 reshape 为 (1, N * C, H, W)的张量,然后应用 BatchNorm[5] 操作。而 gamma 和 beta 参数的每个通道所对应输入张量的位置都是一致的。

而 InstanceNorm 与 BatchNorm 不同的地方在于:

  • InstanceNorm 训练与预测阶段行为一致,都是利用当前 batch 的均值和方差计算;
  • BatchNorm 训练阶段利用当前 batch 的均值和方差,测试阶段则利用训练阶段通过移动平均统计的均值和方差;

论文[6]中的一张示意图,就很好的解释了两者的联系:

https://arxiv.org/pdf/1803.08494.pdf

所以 InstanceNorm 对于输入梯度和参数求导过程与 BatchNorm 类似,下面开始进入正题。

梯度推导过程详解

在开始推导梯度公式之前,首先约定输入,参数,输出等符号:

  • 输入张量 x, 形状为(N, C, H, W),rehape 为 (1, N * C, M) 其中 M=H*W
  • 参数 \gamma,形状为 (1, C, 1, 1),每个通道值对应 N*M 个输入,在计算的时候首先通过在第0维 repeat N 次再 reshape 成 (1, N*C, 1, 1);
  • 参数 \beta,形状为 (1, C, 1, 1),每个通道值对应 N*M 个输入,在计算的时候首先通过在第0维 repeat N 次再 reshape 成 (1, N*C, 1, 1);

而输入张量 reshape 成 (1, N * C, M)之后,每个通道上是一个长度为 M 的向量,这些向量之间的计算是不像干的,每个向量计算自己的 normalize 结果。所以求导也是各自独立。因此下面的均值、方差符号约定和求导也只关注于其中一个向量,其他通道上的向量计算都是一样的。

  • 一个向量上的均值 \mu = \frac{1}{M}\sum_{i=1}^{M}x_i
  • 一个向量上的方差 \sigma^2 = \frac{1}{M}\sum_{i=1}^{M}(x_i-\mu)^2
  • 一个向量上一个点的 normalize 中间输出 \hat{x}_i= \frac{x_i - \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}}
  • 一个向量上一个点的 normalize 最终输出 y_i = \gamma_c \hat{x}_i + \beta_c = \gamma_c \frac{x_i - \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} + \beta_c,其中 \gamma_c\beta_c 表示这个向量所对应的 gamma 和 beta 参数的通道值。
  • loss 函数的符号约定为 L

gamma 和 beta 参数梯度的推导

先计算简单的部分,求 loss 对 \gamma_c\beta_c 的偏导:

\begin{aligned} \frac{\partial L}{\partial \gamma_c} = \frac{\partial L}{\partial y} \frac{\partial y}{\partial \gamma_c} = \sum_{n_c=1}^{N}\sum_{j=1}^{M} \frac{\partial L}{\partial y_{{n_c}j}} \hat{x}_{{n_c}j} \\ = \sum_{n_c=1}^{N}\sum_{j=1}^{M} \frac{\partial L}{\partial y_{{n_c}j}} \frac{x_{{n_c}j} - \mu_{n_c}}{\sqrt{\sigma_{n_c}^2 + \epsilon}} \end{aligned}
\begin{aligned} \frac{\partial L}{\partial \beta_c} = \frac{\partial L}{\partial y} \frac{\partial y}{\partial \beta_c} = \sum_{n_c=1}^{N}\sum_{j=1}^{M} \frac{\partial L}{\partial y_{{n_c}j}} \end{aligned}

其中 n_c 表示 gamma 和 beta 参数的第 c 个通道参与了哪些 batch 上向量的 normalize 计算。

因为 gamma 和 beta 上的每个通道的参数都参数与了 N 个 batch 上 M 个元素 normalize 的计算,所以对每个通道进行求导的时候,需要把所有涉及到的位置的梯度都累加在一起。

对于 \frac{\partial L}{\partial y} 在具体实现的时候,就是对应输出梯度的值,也就是从上一层回传回来的梯度值。

输入梯度的推导

对输入梯度的求导是最复杂的,下面的推导都是求 loss 相对于输入张量上的一个点上的梯度,而因为上文已知,每个长度是 M 的向量的计算都是独立的,所以下文也是描述其中一个向量上一个点的梯度公式。具体是计算的时候,是通过向量操作(比如 numpy)来完成所有点的梯度计算。

先看 loss 函数对于 x_i 的求导:

\begin{aligned} \frac{\partial L}{\partial x_i} = \frac{\partial L}{\partial y_i}\frac{\partial y_i}{\partial x_i} \end{aligned}

而从上文约定的公式可知,对于 \hat{x}_i= \frac{x_i - \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} 的计算中涉及到 x_i 的有三部分,分别是 x_i\mu\sigma^2。所以 loss 对于 x_i 的偏导可以写成以下的形式:

\begin{aligned} \frac{\partial L}{\partial x_i} = \frac{\partial L}{\partial y_i}\frac{\partial y_i}{\partial x_i} = \frac{\partial L}{\partial y_i}\frac{\partial y_i}{\partial \hat{x}_i}\frac{\partial \hat{x}_i}{\partial x_i} \\+ \frac{\partial L}{\partial y_i}\frac{\partial y_i}{\partial \hat{x}_i}\frac{\partial \hat{x}_i}{\partial \mu} \frac{\partial \mu}{\partial x_i} \\+ \frac{\partial L}{\partial y_i}\frac{\partial y_i}{\partial \hat{x}_i}\frac{\partial \hat{x}_i}{\partial \sigma^2} \frac{\partial \sigma^2}{\partial x_i} \end{aligned}

接下来就是,分别求上面式子最后三项的梯度公式

第一项梯度推导

在求第一项的时候,把 \mu\sigma^2 看做常量,则有:

\begin{aligned} \frac{\partial \hat{x}_i}{\partial x_i}=\frac{\partial \frac{x_i - \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}}}{\partial x_i}=\frac{1}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} \end{aligned}

然后有:

\begin{aligned} \frac{\partial L}{\partial y_i}\frac{\partial y_i}{\partial \hat{x}_i}=\frac{\partial L}{\partial y_i}\frac{\partial \gamma_c \hat{x}_i + \beta_c}{\partial \hat{x}_i}=\frac{\partial L}{\partial y_i}\gamma_c \end{aligned}

最后可得第一项梯度公式:

\begin{aligned} \frac{\partial L}{\partial y_i}\frac{\partial y_i}{\partial \hat{x}_i}\frac{\partial \hat{x}_i}{\partial x_i}=\frac{\partial L}{\partial y_i}\gamma_c\frac{1}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} \end{aligned}

第三项梯度推导

接着先看第三项梯度 \frac{\partial L}{\partial y_i}\frac{\partial y_i}{\partial \hat{x}_i}\frac{\partial \hat{x}_i}{\partial \sigma^2} \frac{\partial \sigma^2}{\partial x_i},因为第三项的推导形式简单一些。

先计算上式最后一项 \frac{\partial \sigma^2}{\partial x_i},把 \mu 看做常量:

\begin{aligned} \frac{\partial \sigma^2}{\partial x_i}=\frac{\partial \frac{1}{M}\sum_{j=1}^{M}(x_j-\mu)^2}{\partial x_i}=\frac{2(x_i-\mu)}{M} \end{aligned}

然后计算 \frac{\partial L}{\partial y_i}\frac{\partial y_i}{\partial \hat{x}_i}\frac{\partial \hat{x}_i}{\partial \sigma^2},等价于求 \frac{\partial L}{\partial \sigma^2}。而因为每个长度是 M 的向量都会计算一个方差 \sigma^2,而计算出来的方差又会参数到所有 M 个元素的 normalize 的计算,所以 loss 对于 \sigma^2 的偏导需要把所有 M 个位置的梯度累加,所以有:

\begin{aligned} \frac{\partial L}{\partial \sigma^2}= \sum_{j=1}^{M} \frac{\partial L}{\partial y_j}\frac{\partial y_j}{\partial \hat{x}_j}\frac{\partial \hat{x}_j}{\partial \sigma^2} \\=\sum_{j=1}^{M} \frac{\partial L}{\partial y_j}\frac{\partial y_j}{\partial \hat{x}_j}\frac{\partial\frac{x_j - \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} }{\partial \sigma^2} \end{aligned}

接着计算 \frac{\partial\frac{x_j - \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} }{\partial \sigma^2}

\begin{aligned} \frac{\partial\frac{x_j - \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} }{\partial \sigma^2}=\frac{\partial(x_j - \mu)(\sigma^2 + \epsilon)^{-\frac{1}{2}}}{\partial \sigma^2} \\=\frac{\partial(x_j - \mu)}{\partial \sigma^2}(\sigma^2 + \epsilon)^{-\frac{1}{2}}\\+(x_j - \mu)\frac{\partial(\sigma^2 + \epsilon)^{-\frac{1}{2}}}{\partial \sigma^2} \\= 第一项求偏导为0 \\+ (x_j - \mu)\frac{-1}{2}(\sigma^2 + \epsilon)^{-\frac{3}{2}} \\=(x_j - \mu)\frac{-1}{2}(\sigma^2 + \epsilon)^{-\frac{3}{2}} \end{aligned}

最后可得:

\begin{aligned} \frac{\partial L}{\partial \sigma^2}\frac{\partial \sigma^2}{\partial x_i}= (\sum_{j=1}^{M} \frac{\partial L}{\partial y_j}\frac{\partial y_j}{\partial \hat{x}_j}\frac{\partial \hat{x}_j}{\partial \sigma^2})\frac{\partial \sigma^2}{\partial x_i} \end{aligned}
\begin{aligned} =\frac{2(x_i-\mu)}{M}\sum_{j=1}^{M} \frac{\partial L}{\partial y_j}\gamma_c(x_j - \mu)\frac{-1}{2}(\sigma^2 + \epsilon)^{-\frac{3}{2}} \end{aligned}

第二项梯度推导

最后计算第二项的梯度 \frac{\partial L}{\partial y_i}\frac{\partial y_i}{\partial \hat{x}_i}\frac{\partial \hat{x}_i}{\partial \mu} \frac{\partial \mu}{\partial x_i},一样先计算最后一项 \frac{\partial \mu}{\partial x_i}

\begin{aligned} \frac{\partial \mu}{\partial x_i}=\frac{\partial \frac{1}{M}\sum_{j=1}^{M}x_j}{\partial x_i}=\frac{1}{M} \end{aligned}

接着计算 \frac{\partial L}{\partial y_i}\frac{\partial y_i}{\partial \hat{x}_i}\frac{\partial \hat{x}_i}{\partial \mu},等价于是求 \frac{\partial L}{\partial \mu}。而因为每个长度是 M 的向量都会计算一个均值 \mu,而计算出来的均值又会参与到所有 M 个元素的 normalize 的计算,所以 loss 对于 \mu 的偏导需要把所有 M 个位置的梯度累加,所以有:

\begin{aligned} \frac{\partial L}{\partial \mu}= \sum_{i=1}^{M} \frac{\partial L}{\partial y_i}\frac{\partial y_i}{\partial \hat{x}_i}\frac{\partial \hat{x}_i}{\partial \mu} \\=\sum_{i=1}^{M} \frac{\partial L}{\partial y_i}\frac{\partial y_i}{\partial \hat{x}_i}\frac{\partial\frac{x_i - \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} }{\partial \mu} \end{aligned}

接着计算 \frac{\partial\frac{x_i - \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} }{\partial \mu}

\begin{aligned} \frac{\partial\frac{x_i - \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} }{\partial \mu}=\frac{\partial(x_i - \mu)(\sigma^2 + \epsilon)^{-\frac{1}{2}}}{\partial \mu} \\=\frac{\partial(x_i - \mu)}{\partial \mu}(\sigma^2 + \epsilon)^{-\frac{1}{2}}\\+(x_i - \mu)\frac{\partial(\sigma^2 + \epsilon)^{-\frac{1}{2}}}{\partial \mu} \\= \frac{-1}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}}+(x_i - \mu)\frac{-1}{2}(\sigma^2 + \epsilon)^{-\frac{3}{2}}\frac{\partial \sigma^2}{\partial \mu} \\= \frac{-1}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}}\\+(x_i - \mu)\frac{-1}{2}(\sigma^2 + \epsilon)^{-\frac{3}{2}}\frac{\partial \frac{1}{M}\sum_{j=1}^{M}(x_j-\mu)^2}{\partial \mu} \\= \frac{-1}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}}\\+(x_i - \mu)\frac{-1}{2}(\sigma^2 + \epsilon)^{-\frac{3}{2}}\frac{ -2\sum_{j=1}^{M}(x_j-\mu)}{M} \end{aligned}

最后可得:

\begin{aligned} \frac{\partial L}{\partial \mu}\frac{\partial \mu}{\partial x_i}= \sum_{i=1}^{M} \frac{\partial L}{\partial y_i}\frac{\partial y_i}{\partial \hat{x}_i}\frac{\partial \hat{x}_i}{\partial \mu} \\= \frac{1}{M} \sum_{i=1}^{M} \frac{\partial L}{\partial y_i}\gamma_c\frac{-1}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} \end{aligned}
\begin{equation*} +\frac{1}{M}\sum_{i=1}^{M} \frac{\partial L}{\partial y_i}\gamma_c(x_i - \mu)\frac{-1}{2}(\sigma^2 + \epsilon)^{-\frac{3}{2}}\frac{ -2\sum_{j=1}^{M}(x_j-\mu)}{M} \end{equation*}

输入梯度最终的公式

分别计算完上面三项,就能得到对于输入张量每个位置上梯度的最终公式了:

\begin{aligned} \frac{\partial L}{\partial x_i} = \frac{\partial L}{\partial y_i}\frac{\partial y_i}{\partial \hat{x}_i}\frac{\partial \hat{x}_i}{\partial x_i} \\+ \frac{\partial L}{\partial y_i}\frac{\partial y_i}{\partial \hat{x}_i}\frac{\partial \hat{x}_i}{\partial \mu} \frac{\partial \mu}{\partial x_i} \\+ \frac{\partial L}{\partial y_i}\frac{\partial y_i}{\partial \hat{x}_i}\frac{\partial \hat{x}_i}{\partial \sigma^2} \frac{\partial \sigma^2}{\partial x_i} \\=\frac{\partial L}{\partial y_i}\gamma_c\frac{1}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} + \frac{1}{M}\sum_{i=1}^{M} \frac{\partial L}{\partial y_i}\gamma_c\frac{-1}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} \end{aligned}
\begin{equation*} +\frac{1}{M}\sum_{i=1}^{M} \frac{\partial L}{\partial y_i}\gamma_c(x_i - \mu)\frac{-1}{2}(\sigma^2 + \epsilon)^{-\frac{3}{2}}\frac{ -2\sum_{j=1}^{M}(x_j-\mu)}{M} \end{equation*}
\begin{aligned} +\frac{2(x_i-\mu)}{M}\sum_{j=1}^{M} \frac{\partial L}{\partial y_j}\gamma_c(x_j - \mu)\frac{-1}{2}(\sigma^2 + \epsilon)^{-\frac{3}{2}} \end{aligned}

观察上式可以发现,loss 对 \mu 的求导公式包括了 loss 对 \sigma^2 求导的公式,所以这也是为什么先计算第三项的原因,在下面代码实现上也可以体现。

而在具体实现的时候就是直接套公式计算就可以了,下面来看下在 Pytroch 和 MXNet 框架中对 InstanceNorm 的实现。

主流框架实现代码解读

Pytroch 前向传播实现

前向代码链接: https://github.com/pytorch/pytorch/blob/fa153184c8f70259337777a1fd1d803c7325f758/aten%2Fsrc%2FATen%2Fnative%2FNormalization.cpp#L506

为了可读性简化了些代码:

Tensor instance_norm(
    const Tensor& input, 
    const Tensor& weight/* optional */, 
    const Tensor& bias/* optional */,
    const Tensor& running_mean/* optional */, 
    const Tensor& running_var/* optional */,
    bool use_input_stats, 
    double momentum, 
    double eps, 
    bool cudnn_enabled) {
  // ......
  std::vector<int64_t> shape = 
    input.sizes().vec();
  int64_t b = input.size(0);
  int64_t c = input.size(1);
  // shape 从 (b, c, h, w)
  // 变为 (1, b*c, h, w)
  shape[1] = b * c;
  shape[0] = 1;
  // repeat_if_defined 的解释见下文
  Tensor weight_ = 
      repeat_if_defined(weight, b);
  Tensor bias_ = 
      repeat_if_defined(bias, b);
  Tensor running_mean_ = 
      repeat_if_defined(running_mean, b);
  Tensor running_var_ = 
      repeat_if_defined(running_var, b);
  // 改变输入张量的形状
  auto input_reshaped = 
      input.contiguous().view(shape);
  // 计算实际调用的是 batchnorm 的实现
  // 所以可以理解为什么 pytroch 
  // 前端 InstanceNorm2d 的接口
  // 与 BatchNorm2d 的接口一样
  auto out = at::batch_norm(
    input_reshaped, 
    weight_, bias_, 
    running_mean_, 
    running_var_,
    use_input_stats, 
    momentum,
    eps, cudnn_enabled);
  // ......
  return out.view(input.sizes());
}

repeat_if_defined 的代码:

https://github.com/pytorch/pytorch/blob/fa153184c8f70259337777a1fd1d803c7325f758/aten%2Fsrc%2FATen%2Fnative%2FNormalization.cpp#L27

static inline Tensor repeat_if_defined(
  const Tensor& t, 
  int64_t repeat) {
  if (t.defined()) {
    // 把 tensor 按第0维度复制 repeat 次
    return t.repeat(repeat);
  }
  return t;
}

从 pytorch 前向传播的实现上看,验证了本文开头说的关于 InstanceNorm 与 BatchNorm 的联系。还有对于参数 gamma 与 beta 的处理方式。

MXNet 反向传播实现

因为我个人感觉 MXNet InstanceNorm 的反向传播实现很直观,所以选择解读其实现:

https://github.com/apache/incubator-mxnet/blob/4a7282f104590023d846f505527fd0d490b65509/src%2Foperator%2Finstance_norm-inl.h#L112

同样为了可读性简化了些代码:

template<typename xpu>
void InstanceNormBackward(
    const nnvm::NodeAttrs& attrs,
    const OpContext &ctx,
    const std::vector<TBlob> &inputs,
    const std::vector<OpReqType> &req,
    const std::vector<TBlob> &outputs) {
  using namespace mshadow;
  using namespace mshadow::expr;
  // ......
  const InstanceNormParam& param = 
      nnvm::get<InstanceNormParam>(
        attrs.parsed);

  Stream<xpu> *s = 
      ctx.get_stream<xpu>();
  // 获取输入张量的形状
  mxnet::TShape dshape = 
      inputs[3].shape_;
  // ......
  int n = inputs[3].size(0);
  int c = inputs[3].size(1);
  // rest_dim 就等于上文的 M
  int rest_dim =
      static_cast<int>(
        inputs[3].Size() / n / c);
  Shape<2> s2 = Shape2(n * c, rest_dim);
  Shape<3> s3 = Shape3(n, c, rest_dim);
  // scale 就等于上文的 1/M
  const real_t scale = 
      static_cast<real_t>(1) / 
          static_cast<real_t>(rest_dim);
  // 获取输入张量
  Tensor<xpu, 2> data = inputs[3]
   .get_with_shape<xpu, 2, real_t>(s2, s);
  // 保存输入梯度
  Tensor<xpu, 2> gdata = outputs[kData]
   .get_with_shape<xpu, 2, real_t>(s2, s);
  // 获取参数 gamma 
  Tensor<xpu, 1> gamma =
      inputs[4].get<xpu, 1, real_t>(s);
  // 保存参数 gamma 梯度计算结果
  Tensor<xpu, 1> ggamma = outputs[kGamma]
      .get<xpu, 1, real_t>(s);
  // 保存参数 beta 梯度计算结果
  Tensor<xpu, 1> gbeta = outputs[kBeta]
      .get<xpu, 1, real_t>(s);
  // 获取输出梯度
  Tensor<xpu, 2> gout = inputs[0]
      .get_with_shape<xpu, 2, real_t>(
        s2, s);
  // 获取前向计算好的均值和方差
  Tensor<xpu, 1> var = 
    inputs[2].FlatTo1D<xpu, real_t>(s);
  Tensor<xpu, 1> mean = 
    inputs[1].FlatTo1D<xpu, real_t>(s);
  // 临时空间
  Tensor<xpu, 2> workspace = //.....
  // 保存均值的梯度
  Tensor<xpu, 1> gmean = workspace[0];
  // 保存方差的梯度
  Tensor<xpu, 1> gvar = workspace[1];
  Tensor<xpu, 1> tmp = workspace[2];

  // 计算方差的梯度,
  // 对应上文输入梯度公式的第三项
  // gout 对应输出梯度
  gvar = sumall_except_dim<0>(
    (gout * broadcast<0>(
      reshape(repmat(gamma, n), 
        Shape1(n * c)), data.shape_)) *
      (data - broadcast<0>(
        mean, data.shape_)) * -0.5f *
      F<mshadow_op::power>(
        broadcast<0>(
          var + param.eps, data.shape_), 
      -1.5f)
    );
  // 计算均值的梯度,
  // 对应上文输入梯度公式的第二项
  gmean = sumall_except_dim<0>(
    gout * broadcast<0>(
      reshape(repmat(gamma, n), 
        Shape1(n * c)), data.shape_));
  gmean *= 
    -1.0f / F<mshadow_op::square_root>(
      var + param.eps);
  tmp = scale * sumall_except_dim<0>(
          -2.0f * (data - broadcast<0>(
            mean, data.shape_)));
  tmp *= gvar;
  gmean += tmp;

  // 计算 beta 的梯度
  // 记得s3 = Shape3(n, c, rest_dim)
  // 那么swapaxis<1, 0>(reshape(gout, s3))
  // 就表示首先把输出梯度 reshape 成
  // (n, c, rest_dim),接着交换第0和1维度
  // (c, n, rest_dim),最后求除了第0维度
  // 之外其他维度的和,
  // 也就和 beta 的求导公式对应上了
  Assign(gbeta, req[kBeta],
    sumall_except_dim<0>(
       swapaxis<1, 0>(reshape(gout, s3))));

  // 计算 gamma 的梯度
  // swapaxis<1, 0> 的作用与上面 beta 一样
  Assign(ggamma, req[kGamma],
    sumall_except_dim<0>(
      swapaxis<1, 0>(
        reshape(gout * 
         (data - broadcast<0>(mean, 
           data.shape_)) 
           / F<mshadow_op::square_root>(
               broadcast<0>(
                var + param.eps,
                  data.shape_
               )
             ), s3
        )
      )
    )
  );
  // 计算输入的梯度,
  // 对应上文输入梯度公式三项的相加
  Assign(gdata, req[kData],
    (gout * broadcast<0>(
      reshape(repmat(gamma, n), 
        Shape1(n * c)), data.shape_))
      * broadcast<0>(1.0f / 
        F<mshadow_op::square_root>(
          var + param.eps), data.shape_) 

    + broadcast<0>(gvar, data.shape_) 
      * scale * 2.0f 
      * (data - broadcast<0>(
        mean, data.shape_)) 

    + broadcast<0>(gmean, 
      data.shape_) * scale);
}

可以看到基于 mshadow 模板库的反向传播实现,看起来很直观,基本是和公式能对应上的。

InstanceNorm numpy 实现

最后看下 InstanceNorm 前向计算与求输入梯度的 numpy 实现

import numpy as np
import torch

eps = 1e-05
batch = 4
channel = 2
height = 32
width = 32

input = np.random.random(
    size=(batch, channel, height, width)).astype(np.float32)
# gamma 初始化为1
# beta 初始化为0,所以忽略了
gamma = np.ones((1, channel, 1, 1), 
    dtype=np.float32)
# 随机生成输出梯度
gout = np.random.random(
    size=(batch, channel, height, width))\
    .astype(np.float32)

# 用numpy计算前向的结果
mean_np = np.mean(
  input, axis=(2, 3), keepdims=True)
in_sub_mean = input - mean_np
var_np = np.mean(
    np.square(in_sub_mean), 
      axis=(2, 3), keepdims=True)
invar_np = 1.0 / np.sqrt(var_np + eps)
out_np = in_sub_mean * invar_np * gamma

# 用numpy计算输入梯度
scale = 1.0 / (height * width)
# 对应输入梯度公式第三项
gvar = 
  gout * gamma * in_sub_mean *
   -0.5 * np.power(var_np + eps, -1.5)
gvar = np.sum(gvar, axis=(2, 3), 
        keepdims=True)

# 对应输入梯度公式第二项
gmean = np.sum(
    gout * gamma, 
    axis=(2, 3), keepdims=True)
gmean *= -invar_np
tmp = scale * np.sum(-2.0 * in_sub_mean, 
        axis=(2, 3), keepdims=True) 
gmean += tmp * gvar

# 对应输入梯度公式三项之和
gin_np = 
  gout * gamma * invar_np
    + gvar * scale * 2.0 * in_sub_mean
    + gmean * scale


# pytorch 的实现
p_input_tensor = 
  torch.tensor(input, requires_grad=True)
trans = torch.nn.InstanceNorm2d(
  channel, affine=True, eps=eps)
p_output_tensor = trans(p_input_tensor)
p_output_tensor.backward(
  torch.Tensor(gout))

# 与 pytorch 对比结果
print(np.allclose(out_np, 
  p_output_tensor.detach().numpy(), 
  atol=1e-5))
print(np.allclose(gin_np, 
  p_input_tensor.grad.numpy(), 
  atol=1e-5))

# 命令行输出
# True
# True

总结

本文对于 InstanceNorm 的梯度公式推导大部分参考了博客[1][2]的内容,然后在参考博客的基础上,按自己的理解具体推导了一遍,很多时候是从结果往回推,在推导过程中会有不太严谨的地方,如果有什么疑惑或意见,欢迎交流。

参考资料: