Burn项目中简单回归模型的数据归一化问题分析

问题背景

在使用Burn深度学习框架的简单回归示例(simple-regression)时，开发者发现了一个有趣的现象：当禁用数据归一化(min_max_norm)功能时，模型对批量测试数据的预测结果全部相同；而启用归一化后，虽然预测值各不相同，但模型性能表现不佳。

问题现象分析

在回归模型的推理阶段，开发者观察到两种异常情况：

1. 禁用归一化时的同值预测：当关闭数据归一化功能后，模型对批量测试数据的所有样本都输出了完全相同的预测值。这种现象表明模型在未归一化数据上出现了退化行为。

2. 启用归一化时的性能问题：虽然开启归一化后预测值变得多样，但预测结果与真实值差距较大，模型未能达到理想的回归效果。

技术原因探究

归一化的重要性

数据归一化是机器学习预处理的关键步骤，特别是在神经网络训练中。当输入特征尺度差异较大时：

• 可能导致梯度更新不稳定
• 不同特征的权重更新速度不一致
• 模型难以收敛或出现NaN值

同值预测的成因

当禁用归一化时，输入数据可能超出了模型训练时"见过"的数值范围。这种情况下：

1. 激活函数可能进入饱和区(如sigmoid的平坦区域)
2. 网络权重无法对超出训练范围的输入做出有意义的响应
3. 模型退化为输出一个固定值(可能是训练数据的均值)

性能不佳的原因

即使启用归一化后性能仍然不佳，可能有以下原因：

1. 批归一化方式不当：原示例中对每个批次单独计算归一化参数，这会导致训练和推理时的数据分布不一致
2. 数据集划分问题：训练集和测试集可能来自不同分布
3. 模型容量不足：网络结构可能过于简单，无法捕捉数据中的复杂模式

解决方案与最佳实践

针对这些问题，建议采取以下改进措施：

1. 全局归一化参数：应基于完整训练集计算归一化参数(均值和方差)，并在训练和推理时统一使用
2. 合理的数据划分：确保训练集、验证集和测试集来自同一分布
3. 模型调优：适当增加网络深度或宽度，调整学习率等超参数
4. 损失监控：添加梯度裁剪、权重初始化检查等机制防止NaN出现

实际验证结果

在改进后的实现中，开发者获得了更合理的模型表现：

• 验证集MSE稳定在0.55-0.6之间
• 预测值与真实值呈现良好的线性关系
• 批量推理时各样本预测结果各不相同且接近真实值

结论

数据预处理对神经网络性能有着决定性影响。在回归任务中，正确的归一化策略不仅能防止模型退化，还能显著提升预测精度。开发者应特别注意训练与推理时数据处理的统一性，避免因预处理不一致导致的性能下降。