Batch Normalization: 使用 tf.layers 高级函数来构建神经网络 参考文献 吴恩达 deeplearningai 课程[1] 课程笔记[2] Udacity 课程[3] 批量标准化在构建深度神经网络时最为有用。为了证明这一点,我们将创建一个具有20个卷积层的卷积神经网络,然后是一个完全连接的层。我们将使用它来对MNIST数据集中的手写数字进行...
"""# 这个教程中有两种你可以自行编辑的在CNN中实现Batch Normalization的方法,# 第一个是使用高级函数'tf.layers.batch_normalization',# 第二个使用低级函数'tf.nn.batch_normalization'# 下载MNIST手写数字识别数据集importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data mnist = input_data.r...
https://github.com/Apm5/tensorflow_2.0_tutorial/blob/master/CNN/BatchNormalization.py 我的实现中计算方法是正确的,但缺乏进一步的优化,计算速度不如官方实现。实际应用中还是建议直接使用tf.keras.layers.BatchNormalization。 编辑于 2019-12-05 19:01 ...
bn1 = tf.layers.batch_normalization(hidden1, training=training, momentum=0.9) bn1_act = tf.nn.elu(bn1) hidden2 = tf.layers.dense(bn1_act, n_hidden2, name="hidden2") bn2 = tf.layers.batch_normalization(hidden2, training=training, momentum=0.9) bn2_act = tf.nn.elu(bn2) logits_bef...
add(Conv2D(16, 3, strides=2, padding='same', kernel_constraint=WeightsClip(), bias_constraint=WeightsClip())) model.add(BatchNormalization( beta_constraint=WeightsClip(), gamma_constraint=WeightsClip())) 但是,在每个层创建过程中添加约束代码会使代码变得臃肿。由于我们不需要挑选要裁剪的层,因此...
一、BN(Batch Normalization)算法 1. 对数据进行归一化处理的重要性 神经网络学习过程的本质就是学习数据分布,在训练数据与测试数据分布不同情况下,模型的泛化能力就大大降低;另一方面,若训练过程中每批batch的数据分布也各不相同,那么网络每批迭代学习过程也会出现较大波动,使之更难趋于收敛,降低训练收敛速度。对于...
tensorflow中关于BN(Batch Normalization)的函数主要有两个,分别是: tf.nn.moments tf.nn.batch_normalization 关于这两个函数,官方API中有详细的说明,具体的细节可以点链接查看,关于BN的介绍可以参考这篇论文(https://arxiv.org/abs/1502.03167),我来说说自己的理解。
2、计算卷积神经网络某层的的mean和variance 假定我们需要计算数据的形状是 [batchsize, height, width, kernels],熟悉CNN的都知道,这个在tensorflow中太常见了,例程序如下: img = tf.Variable(tf.random_normal([128, 32, 32, 64])) axis = list(range(len(img.get_shape()) - 1)) ...
self.bn2 = tf.keras.layers.BatchNormalization() # 标准化 # 如果步长不为1, 用1*1的卷积实现下采样 if stride != 1: self.downsample = tf.keras.Sequential(tf.keras.layers.Conv2D(filter_num, kernel_size=(1, 1), strides=stride))
(x)x=tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)x=tf.keras.layers.Activation('relu')(x)# Fully connected layer2# x=tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)(x)# x=tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)# x=tf.keras.layers.Dense(units=len_classes)(x)# predictions=tf.keras.layers.Activation(...