ウェイトは変更されません。最後のコンベネットのバイアスのみが変更されますか？

Question

私は1ファイルのpythonゲームを手に入れました。最初の配列のピクセルは、2番目の配列のピクセルを（その配列の同じ位置に）探します。私は数時間、今それを訓練し、ニューラルネットの唯一の変化は、最後のconvnetのバイアスと思われましたか？私は、主に体重が変わるはずだと思います。この単純なゲームのコードはここにある：https://github.com/flobotics/flobotics_tensorflow_game/blob/master/pixel_hunter_game/flobotics_game.py

そして、ここで私はbatch_normはもう存在していないようだが、tensorboardに

Answer 1

を重みとバイアスの写真を得ましたbatch_normalizationはありますか？それは私の場合には正しい実装でしょうか？

h_conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(input_layer, conv_weights_1, strides=[1, 4, 4, 1], padding="SAME") + conv_biases_1) 

#batch normalization 
bn_mean, bn_variance = tf.nn.moments(h_conv1,[0,1,2]) 
bn_scale = tf.Variable(tf.ones([32])) 
bn_offset = tf.Variable(tf.zeros([32])) 
bn_epsilon = 1e-3 
bn_conv1 = tf.nn.batch_normalization(h_conv1, bn_mean, bn_variance, bn_offset, bn_scale, bn_epsilon) 

#h_conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(input_layer, conv_weights_1, strides=[1, 4, 4, 1], padding="SAME") + conv_biases_1) 
#h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1) 
h_pool1 = max_pool_2x2(bn_conv1)