σ=momentumσ+(1−momentum)σbatch μbatch 表示当前批次样本的均值 这里就是容易使用错误的原因。 API 在tensorflow中,推荐的api是 tf.layers.batch_normalization( inputs, axis=-1, momentum=0.99, epsilon=0.001, center=True, scale=True, beta_initializer=tf.zeros_initializer(), gamma_initializer=tf...
net= layers.BatchNormalization(axis=-1, center=True, scale=True, trainable=True) out=net(x)print('forward in test mode:', net.variables) out= net(x, training=True)print('forward in train mode(1 step):', net.variables)foriinrange(100): out= net(x, training=True)print('forward in ...
variance_epsilon =0.001Wx_plus_b = tf.nn.batch_normalization(Wx_plus_b, wb_mean, wb_var, offset, scale, variance_epsilon)# 根据公式我们也可以自己写一个Wx_plus_b1 = (Wx_plus_b - wb_mean) / tf.sqrt(wb_var + variance_epsilon) Wx_plus_b1 = Wx_plus_b1 * scale + offset# 因为底...
wb_mean, wb_var = tf.nn.moments(Wx_plus_b, axis) scale = tf.Variable(tf.ones([64])) offset = tf.Variable(tf.zeros([64])) variance_epsilon = 0.001 Wx_plus_b = tf.nn.batch_normalization(Wx_plus_b, wb_mean, wb_var, offset, scale, variance_epsilon) Wx_plus_b1 = (Wx_plus_...
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)) ...
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。 不得不吐槽一下,tensorflow的官方API很少给例子,太不人性化了,人家numpy做的就比tensorflow强。
另外,这里有使用batch normalization的示例:martin-gorner/tensorflow-mnist-tutorial 还可以参考:resnet:https://github.com/MachineLP/tensorflow-resnet 还可以看大师之作:CNN和RNN中如何引入BatchNorm 训练好的模型加载:tensorflow中batch normalization的用法 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
batch_normalization(x, axis=3, training=False) 2、均值和方差的更新 moving_mean和moving_variance是不可训练的变量,计算的是滑动平均和滑动方差,所以 需要注意的是,该方法内部维护的moving_mean和moving_variance(实际上底层是某个keras.layers.BatchNormalization类对象维护的成员变量)需要在训练时被更新,而更新...
a_mean, a_var = tf.nn.moments(a, axis) 得到a_mean和a_var以后可以进入第二步计算: tf.nn.batch_normalization( x, #输入 mean = a_mean, variance = a_var, offset, #tensor,偏移量 scale, # tensor,尺度缩放值 variance_epsilon, #避免除0 ...
其实很简单可以这么理解一个batch里的128个图经过一个64kernels卷积层处理得到了12864个图再针对每一个kernel所对应的128个图求它们所有像素的mean和variance因为总共有64个kernels输出的结果就是一个一维长度64的数组啦 谈谈Tensorflow的BatchNormalization tensorflow中关于BN(Batch Normalization)的函数主要有两个,分别是:...