tf.nn.batch_norm_with_global_normalization

Нормализация по батчам.

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 из tf.nn.moments, или сохранённое скользящее среднее значение.
`variance`	Одномерный тензор дисперсии размером, соответствующим последнему измерению t. Это второй результат из tf.nn.moments, или сохранённое скользящее среднее значение.
`beta`	Одномерный тензор бета с размером, соответствующим последнему измерению t. Смещение, которое добавляется к нормализованному тензору.
`gamma`	Одномерный тензор гамма с размером, соответствующим последнему измерению t. Если "scale_after_normalization" имеет значение true, этот тензор будет умножен на нормализованный тензор.
`variance_epsilon`	Маленькое число с плавающей запятой, чтобы избежать деления на ноль.
`scale_after_normalization`	Булевое значение, указывающее, нужно ли умножать полученный тензор на гамма.
`name`	Имя для этого оператора (необязательно).

Возвращаемое значение
Нормализованный по батчам `t`.

Справочные материалы:

Нормализация по батчам - Ускорение обучения глубоких сетей путём снижения внутренних ковариационных сдвигов: Ioffe и др., 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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/nn/batch_norm_with_global_normalization