batch-normalization

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입력 정규화 대신 일괄 정규화

입력 레이어 바로 다음에 배치 정규화 레이어를 사용할 수 있으며 데이터를 정규화하지 않을 수 있습니까? 유사한 효과/성능을 기대할 수 있습니까? 이 같은 기능 keras에서는이 될 것 뭔가 : x = Input (...) x = Batchnorm(...)(x) ...

machine-learning neural-network keras artificial-intelligence batch-normalization 2017-10-16

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모델을 복원 할 때 배치 기준을 사용합니까?

tensorflow에서 모델을 복원 할 때 일괄 표준을 사용하면 약간의 문제가 있습니다. def _batch_normalization(self, input_tensor, is_training, batch_norm_epsilon, decay=0.999): """batch normalization for dense nets. Args:

tensorflow neural-network deep-learning restore batch-normalization 2017-10-18

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Tensorflow는 tf.contrib.layers.batch_norm의 moving_variance 및 moving_average를 할당합니다.

일부 배치 정규화 레이어가있는 CNN 모델이 있습니다. batchnorm 층은 tf.contrib.layers.batch_norm으로 구성됩니다. 이 모델은 기본적인 상황에서 잘 작동합니다. 그러나 문제는 moving_variance과 moving_mean을 할당하는 방법을 모르겠다는 것입니다. 세부 상기 officail website는 한 바와 같이, 배

tensorflow batch-normalization 2017-12-10

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layers.batch_normalization에 대한 초기화 프로그램을 만드는 방법은 무엇입니까?

layers.batch_normalization의 기본값 인 beta_initializer은 tf.zeros_initializer()입니다. 임의의 값으로 새 이니셜 라이저를 만들 수 있습니까?

machine-learning tensorflow initializer batch-normalization 2017-10-26

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경우 표준 CNNs

에 배치 정상화를 적용하는 나는 다음과 같은 아키텍처가 : Conv1 Relu1 Pooling1 Conv2 Relu2 Pooling3 FullyConnect1 FullyConnect2 내 질문은, 내가 배치 정상화를 적용합니까? 그리고 TensorFlow에서이 작업을 수행하는 가장 좋은 기능은 무엇입니까?

python machine-learning tensorflow conv-neural-network batch-normalization 2017-11-06

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내 코드가 tensorflow에서 일괄 정규화 레이어를 사용할 권리가 있습니까?

두 입력이 있습니다 : 동일한 모양의 qi_pos & qi_neg. 그들은 두 개의 mlp 레이어에 의해 처리되어야하고, 마지막으로 점수로 작동하는 두 개의 결과를 얻습니다. self.mlp1_pos = nn_layers.full_connect_(qi_pos, 256, activation='relu', use_bn = None, keep_prob=self

machine-learning tensorflow deep-learning batch-normalization 2017-11-08

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PyTorch에서 완전히 연결된 배치 표준을 수행하는 방법은 무엇입니까?

torch.nn에는 BatchNorm1d, BatchNorm2d, BatchNorm3d이 있지만 완전히 연결된 BatchNorm 클래스가 없습니까? PyTorch에서 일반적인 일괄 처리 표준을 수행하는 표준 방법은 무엇입니까?

python neural-network pytorch batch-normalization 2017-11-09

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테스트 단계에서 드롭 아웃과 함께 일괄 정규화를 사용합니다.

CNN에 일괄 정규화를 추가하려고하는데 그 방법에 대한 많은 게시물을 읽었습니다. 결과로 설정하면 결과적으로 nans 배열이 생성됩니다 거짓 훈련. 도 테스트 시간에 True로 훈련을 설정, 결과는 할머니 아니지만 내가 훈련 이미지에서 테스트 한 경우에는 교육 시간보다 더 나쁘다. 나는 SESS extra_update_ops = tf.get_collecti

tensorflow batch-normalization 2017-11-09

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Tensorflow : 동일한 이미지에 대해 다른 정품 인증 값

MobileNet 이미지 분류자를 재교육 (finetune 읽기)하려고합니다. 텐서 흐름 here (tutorial에서)에 의해 주어진 재교육 스크립트는 새로 추가 된 완전히 연결된 레이어의 가중치 만 업데이트합니다. 이 스크립트를 수정하여 사전 훈련 된 모델의 모든 레이어의 가중치를 업데이트했습니다. 0.25의 깊이 배율과 128의 입력 크기를 가진 Mo

python machine-learning tensorflow conv-neural-network batch-normalization 2017-09-23

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Keras/TensorFlow에 의해 표준화되고있는 것 BatchNormalization

제 질문은 BatchNormalization (BN)에 의해 정규화되는 것입니다. 저는 BN이 각 픽셀에 대한 채널을 개별적으로 또는 모든 픽셀에 대해 표준화하는지 묻습니다. 그리고 그것은 이미지 단위 또는 전체 배치의 모든 채널에서 수행합니다. 특히 BN은 X에서 작동합니다. 말해, X.shape = [m,h,w,c]. 따라서 axis=3의 경우 채널 수

machine-learning tensorflow keras conv-neural-network batch-normalization 2017-11-15

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