num_batches_tracked在Batch Normalization中扮演着重要的角色,它帮助模型在训练和推理阶段做到更好的性能。理解并正确使用这一参数是构建和优化深度学习模型的关键。 在总结之后,我们用饼状图展示num_batches_tracked和其他三个重要参数之间的关系。这可以更直观地理解它在整体 training 过程中的占比
BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=False, track_running_stats=True) 这个参数的作用如下: 训练时用来统计训练时的forward过的min-batch数目,每经过一个min-batch, track_running_stats+=1 如果没有指定momentum, 则使用1/num_batches_tracked 作为因数来计算均值和方差(running mean and varia...