一篇被证明“理论有误”的论文，拿下了 ICML2025 时间检验奖

深度学习领域的一篇标志性论文，终于迎来了它的“封神”时刻！

在刚刚举行的 ICML 2025 大会上，2015 年发表的 Batch Normalization（批次归一化，简称 BatchNorm）论文荣获时间检验奖。

这篇如今被引用超过 6 万次的开创性研究，是深度学习发展历程中的一个关键节点，极大地促进了深层神经网络的训练与广泛应用。

可以说，它是促使深度学习从实验室走向实际应用的重要技术之一。

一个简单而强大的想法，让训练速度显著提升

2015 年时，深度学习界正面临一个棘手问题：如何稳定地训练深层神经网络？

研究人员发现，随着网络层数的增加，训练过程变得极其不稳定。必须小心控制学习率，否则梯度很容易消失或爆炸。

更糟糕的是，模型对参数初始化极为敏感，稍微改变初始化方式就可能导致完全无法训练。

谷歌研究员 Sergey Ioffe 和 Christian Szegedy 抓住了问题的核心：在训练过程中，网络内部的数据分布不断变化。

△左：Sergey Ioffe，右：Christian Szegedy

他们将这一现象命名为“内部协变量偏移”（Internal Covariate Shift），指的是在训练中，每一层的参数更新都会导致后续层输入数据分布的变化，迫使网络不断适应新的分布，从而带来训练困难。

他们的解决思路非常巧妙：既然标准化输入数据有助于模型训练，那么是否也可以对隐藏层做类似操作？

BatchNorm 的做法是对每个小批次数据计算均值和方差，并据此进行标准化处理，使数据服从均值为 0、方差为 1 的分布。

但其中还有一个巧妙设计——引入两个可学习参数 γ（缩放因子）和 β（平移因子），允许网络自主调整输出分布，从而保持模型表达能力不受限制。

原论文的实验结果令人惊艳，在当时最先进的图像分类模型上，使用 BN 后仅需原来 1/14 的训练步数即可达到相同精度。

并在 ImageNet 分类任务中取得当时最佳成绩，超越了人类评估者的准确率。

成为深度学习基石，却被质疑理论基础

BatchNorm 初版提交于 2015 年初，其影响力远超作者预期，不仅提升了训练效率，还带来了意想不到的好处。

例如，它具有一定的正则化效果。由于每个小批次的统计量存在微小差异，这种噪声效应类似于 Dropout，有助于提升模型泛化能力，甚至在某些情况下可以替代 Dropout。

在 BatchNorm 出现之前，训练几十层以上的网络极为困难。

2015 年底，何恺明等人提出的 ResNet 结合残差连接与 BatchNorm，使得训练上百乃至上千层的超深网络成为可能。

此后几乎所有主流卷积神经网络（如 ResNet、DenseNet、Inception）及其他类型的模型都广泛采用了 BatchNorm。

然而，戏剧性的转折出现在 2018 年。

MIT 的研究团队挑战了 BatchNorm 的核心理论。

他们在标准 BN 层后加入随机噪声，人为制造“内部协变量偏移”。按原理论，这应该会削弱 BN 的效果。

但实验结果显示，即使存在剧烈分布偏移，BN 模型的训练速度仍远胜于未使用 BN 的模型。

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该研究指出，BatchNorm 实际上改善了优化空间的平滑性，使梯度更加稳定可控，从而加快训练速度。

到了 2022 年，又有研究从几何角度提供了新见解。

这项研究表明，BN 其实是一种无监督学习机制，能够让网络在训练初期就主动适应数据结构，相当于一种“智能初始化”。

此外，由小批次统计量波动带来的噪声还能扩大分类边界，从而提升模型泛化性能。

两位作者现状如何？

十年过去，这篇改变历史的论文的两位作者 Sergey Ioffe 和 Christian Szegedy 现在都在哪里？

两人曾在谷歌工作十余年，直到 2023 年 Christian Szegedy 加入马斯克团队，成为 xAI 联合创始人。

2024 年初，Sergey Ioffe 也加入 xAI，参与 Grok 4 的开发工作。

不过后来 Christian Szegedy 离开 xAI，转投 AI 编程初创公司 Morph Labs 担任首席科学家。

这家公司目标宏大——致力于实现“可验证的超级智能”。这位深度学习先驱，正在为 AI 的下一个十年布局。

BatchNorm 原始论文：

https://www.php.cn/link/4efa2dce0e842cbc488548530dd8bf01

参考链接：

[ 1 ] https://www.php.cn/link/35296a4054db6816185054cbdc02e041

[ 2 ] https://www.php.cn/link/fa1d8223da871d94d79d2f175e0f5f1d

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