Tensorflow中的体积批量归一化
Torch在linknn中提供的体积批次归一化的tensorflow当量是多少。VolumetricBatchNormalization？
我目前正在使用：
output = tf.contrib.layers.batch_norm(input, is_training=phase_train)
这是尺寸（batch_size、高度、宽度、深度、通道）输入的正确用法吗？
共有1个答案
Tensorflow<代码>tf。承包商。图层。batch\u norm还支持体积批次规格化或3D批次规格化。
正确的输入尺寸是[批次、深度、高度、宽度、in\U通道]
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我正在实现一个依赖于3D卷积的模型（对于类似于动作识别的任务），我想使用批量规范化（参见 下面的代码引用了TensorFlow r0.12，它显式地引用了变量——我的意思是我没有使用tf。承包商。学习tf以外的内容。承包商。图层。batch\u norm（）函数。我这样做是为了更好地理解事情是如何运作的，并且有更多的实现自由度（例如，变量摘要）。 我将通过首先编写完全连接层的示例，然后编写2D卷积
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我很难理解Tensorflow中批量规范化的实现。为了举例说明，我创建了一个简单的网络，其中包含一个输入节点、一个隐藏节点和一个输出节点，并使用1个批运行，批大小为2。我的输入x由一个标量组成，该标量有2个值（即批大小为2），一个值设置为0，另一个值设置为1。 我运行一个纪元，并写出隐藏层的输出（批处理规范化之前和之后）以及批处理范数移动均值、方差、γ和beta。 这是我的代码： 以下是我运行代码
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我用TensorFlow来解决一个多目标回归问题。具体地说，在具有逐像素标记的卷积网络中，输入为图像，标签为“热图”，其中每个像素具有浮点值。更具体地说，每个像素的地面真值标记的下界为零，虽然技术上没有上界，但通常不会大于1e-2。 在不进行批量归一化的情况下，该网络能够给出合理的热图预测。通过批量归一化，网络需要很长时间才能获得合理的损耗值，而它所做的最好的工作就是使每个像素都成为平均值。这是使
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本节我们介绍批量归一化（batch normalization）层，它能让较深的神经网络的训练变得更加容易 [1]。在 “实战Kaggle比赛：预测房价” 一节里，我们对输入数据做了标准化处理：处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近：这往往更容易训练出有效的模型。 通常来说，数据标准化预处理对于浅层模型就足够有效了。随着模型训练的进行
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我是卷积神经网络新手，对特征映射和如何在图像上进行卷积来提取特征有概念。我很高兴知道一些关于在CNN应用批量标准化的细节。 我知道什么是特征图和不同的元素是权重在每一个特征图。但我不能理解什么是位置或空间位置。 我完全不能理解下面的句子“在alg.1中，我们让B是一个特征映射中的所有值的集合，它跨越了一个小批处理的元素和空间位置。” 如果有人能用更简单的术语来解释我，我会很高兴的
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在TensorFlow中执行批量规格化的正确方法是什么？（即，我不想计算连续均值和方差）。我当前的实现基于tf。nn。batch\u normalization（批次规格化），其中x是具有形状的卷积层的输出。[批次大小、宽度、高度、通道数]。我想在通道方面执行批处理规范。 但这种实施的结果非常糟糕。与tensorflow比较。承包商。苗条的batch\u norm显示其票价较低（同样糟糕的培训表现