tf.compat.v1.nn.batch_norm_with_global_normalization

Нормализация по батчам.

tf.compat.v1.nn.batch_norm_with_global_normalization(
    t=None, m=None, v=None, beta=None, gamma=None, variance_epsilon=None,
    scale_after_normalization=None, name=None, input=None, mean=None, variance=None
)

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

Аргументы
`t`	Входной тензор 4D.
`m`	1D тензор среднего значения с размером, соответствующим последнему измерению t. Это первый результат из tf.nn.moments или сохранённое скользящее среднее.
`v`	1D тензор дисперсии с размером, соответствующим последнему измерению t. Это второй результат из tf.nn.moments или сохранённое скользящее среднее.
`beta`	1D тензор beta с размером, соответствующим последнему измерению t. Смещение, которое добавляется к нормализованному тензору.
`gamma`	1D тензор gamma с размером, соответствующим последнему измерению t. Если "scale_after_normalization" истинно, 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 полученный тензор на gamma.
`name`	Имя для этого оператора (необязательно).
`input`	Псевдоним для t.
`mean`	Псевдоним для m.
`variance`	Псевдоним для v.

Возвращаемое значение
Нормализованный по батчам `t`.

Ссылки:

Нормализация по батчам - Ускорение обучения глубоких сетей путём уменьшения внутренних ковариационных сдвигов: Ioffe et al., 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/r2.4/api_docs/python/tf/compat/v1/nn/batch_norm_with_global_normalization