Tensorflow batch_normalization

TensorFlow批量归一化
最新推荐文章于 2019-11-05 16:08:38 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xxiaozr/article/details/71543693
本文介绍了在TensorFlow中如何实现批量归一化(batch normalization)，主要通过使用tf.nn.moments()来计算输入张量的均值和方差，再利用tf.nn.batch_normalization()进行归一化操作。详细解释了各个参数的作用及输出结果。

Tensorflow中实现batch_normalization 的主要是两个命令tf.nn.moments() 和 tf.nn.batch_normalization()

tf.nn.moments(x,axes,shift=None,name=None,keep_dims=False)
x: a tensor 输入
axes:array of ints（list似乎也可以）计算means和variance的方向
output: two tensor objects:mean,variance
就算卷积神经网络中的某层的mean和variance:
这里写图片描述

tf.nn.batch_normalization(x,mean,variance,offset,scale,variance_epsilon,name=None)
x:input tensor
mean,variance: mean tensor and variance tensor
offset: β
scale: γ
output: the normalized,scaled,offset operation

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