tf.nn.batch_norm_with_global_normalization

Базовая нормализация по партиям.

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

Этот оператор устарел. Смотрите tf.nn.batch_normalization.

Аргументы
`input`	Четырёхмерный входной тензор.
`mean`	Одномерный тензор среднего значения размером, соответствующим последнему измерению t. Это первый результат от tf.nn.moments, или сохранённое скользящее среднее значение.
`variance`	Одномерный тензор дисперсии размером, соответствующим последнему измерению t. Это второй результат от tf.nn.moments, или сохранённое скользящее среднее значение.
`beta`	Одномерный тензор бета с размером, соответствующим последнему измерению t. Смещение, которое нужно добавить к нормализованному тензору.
`gamma`	Одномерный тензор гамма с размером, соответствующим последнему измерению t. Если "scale_after_normalization" равно true, этот тензор будет умножен на нормализованный тензор.
`variance_epsilon`	Небольшое число с плавающей точкой для предотвращения деления на 0.
`scale_after_normalization`	Булево значение, указывающее, нужно ли умножать результирующий тензор на гамма.
`name`	Имя для этого оператора (необязательно).

Возвращаемое значение
Нормализованный по партиям `t`.

Ссылки:

Базовая нормализация — ускорение обучения глубоких сетей путём снижения внутренней ковариационной сдвиговой трансформации: Ioffe и др., 2015 (pdf)

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/nn/batch_norm_with_global_normalization