TensorFlow函數(shù)教程:tf.keras.backend.normalize_batch_in_training

2019-03-20 18:19 更新

tf.keras.backend.normalize_batch_in_training函數(shù)

tf.keras.backend.normalize_batch_in_training(
    x,
    gamma,
    beta,
    reduction_axes,
    epsilon=0.001
)

定義在:tensorflow/python/keras/backend.py。

計(jì)算批處理的mean和std,然后在批處理上應(yīng)用batch_normalization。

參數(shù):

  • x:輸入張量或變量。
  • gamma:用于縮放輸入的張量。
  • beta:用于中心化輸入的張量。
  • reduction_axes:可迭代的整數(shù),需要規(guī)范化的軸。
  • epsilon:模糊因子。

返回:

長度為3的元組,(normalized_tensor, mean, variance)。

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