tf.nn.batch_norm_with_global_normalization
| Просмотреть исходный код на GitHub |
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 4D. |
mean | 1D тензор среднего значения с размером, соответствующим последнему измерению t. Это первый результат из tf.nn.moments, или сохранённое скользящее среднее от него. |
variance | 1D тензор дисперсии с размером, соответствующим последнему измерению t. Это второй результат из tf.nn.moments, или сохранённое скользящее среднее от него. |
beta | 1D тензор бета со значением, соответствующим последнему измерению t. Смещение, добавляемое к нормализованному тензору. |
gamma | 1D тензор гамма со значением, соответствующим последнему измерению t. Если "scale_after_normalization" истинно, этот тензор будет умножен на нормализованный тензор. |
variance_epsilon | Малое число с плавающей запятой для избежания деления на 0. |
scale_after_normalization | Булево значение, указывающее, нужно ли умножать полученный тензор на гамма. |
name | Имя для этого оператора (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Нормализованный по батчу t. |
Справочные материалы:
Нормализация по батчу - Ускорение обучения глубоких нейронных сетей за счет снижения внутренних изменений ковариаций: 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/r2.4/api_docs/python/tf/nn/batch_norm_with_global_normalization
