tf.nn.batch_norm_with_global_normalization

Нормализация по батчу.

tf.nn.batch_norm_with_global_normalization(
    input,
    mean,
    variance,
    beta,
    gamma,
    variance_epsilon,
    scale_after_normalization,
    name=None
)

Этот оператор устарел. См. tf.nn.batch_normalization.

Аргументы
`input`	Входной тензор размерностью 4D.
`mean`	1D тензор среднего значения размером, соответствующим последнему измерению t. Это первый результат из tf.nn.moments, или сохранённая скользящая средняя.
`variance`	1D тензор дисперсии размером, соответствующим последнему измерению t. Это второй результат из tf.nn.moments, или сохранённая скользящая средняя.
`beta`	1D тензор beta размером, соответствующим последнему измерению t. Смещение, которое необходимо добавить к нормализованному тензору.
`gamma`	1D тензор gamma размером, соответствующим последнему измерению t. Если "scale_after_normalization" имеет значение true, этот тензор будет умножен на нормализованный тензор.
`variance_epsilon`	Малое число с плавающей точкой, чтобы избежать деления на 0.
`scale_after_normalization`	Булево значение, указывающее, нужно ли умножать результирующий тензор на gamma.
`name`	Имя для этого оператора (необязательно).

Возвращаемые значения
Нормализованный по батчу `t`.

Ссылки
Нормализация по батчу - Ускорение обучения глубоких нейронных сетей за счёт уменьшения внутреннего смещения ковариации: Ioffe et al., 2015 (pdf)

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/batch_norm_with_global_normalization