batch-normalization

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layers.batch_normalizationのイニシャライザを作成する方法は？

layers.batch_normalizationのデフォルトbeta_initializerは、tf.zeros_initializer()です。 新しい初期化子を任意の値で作成することはできますか？

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

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テストフェーズでドロップアウトを使用したバッチ正規化を使用する

CNNにバッチ正規化を追加しようとしていますが、その方法について多くの投稿を読んでいます。結果として、 Falseに訓練する。 も、テスト時間にTrueにトレーニングを設定すると、結果はナンではありませんが、私はトレーニング画像にテストする場合、彼らは、トレーニング時間よりも悪化しています。 私は0.9の減衰を使用し、ここで15 000回の反復 に訓練された私のグラフの建物はtf.layers.b

tensorflow batch-normalization 2017-11-09

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Keras/TensorFlowによって正規化されているものBatchNormalization

私の質問は、BatchNormalization（BN）によって正規化されているものです。 私は、BNが各ピクセルのチャネルを別々に、またはすべてのピクセルについて一緒に正規化するかどうかを尋ねています。そしてそれは、画像単位またはバッチ全体のすべてのチャネルでそれを行います。 特に、BNはXで動作しています。言って、X.shape = [m,h,w,c]。したがって、axis=3では、チャネル数

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

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入力正規化の代わりにバッチ正規化

入力レイヤの直後にバッチ正規化レイヤを使用し、データを正規化しないことはできますか？同様の効果/性能が期待できますか？機能kerasで それはこのようなものになるだろう： x = Input (...) x = Batchnorm(...)(x) ...

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

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tf.layers.batch_normalizationを使用して、SELU起動関数の入力を事前処理しますか？

SELUアクティベーション機能（https://github.com/bioinf-jku/SNNs/blob/master/selu.py）では、平均値が0.0、分散が1.0になるように入力を正規化する必要があります。したがって、その要件を満たすために生データにtf.layers.batch_normalization（axis=-1）を適用しようとしました。各バッチの生データは[batch_s

tensorflow batch-normalization 2017-09-10

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tf.slimで、依存関係を損失に追加する必要があるかどうか

tf.slimでは、私はbatch_normを使用しました。 私の質問は、明示的に損失に依存関係を追加する必要があるかどうかです。 私は、スリムは、自動的に損失に依存関係を追加しているかどうか、私はbatch_normを使用して知っていたと思いますか？私は非常に混乱しています。

tensorflow batch-normalization 2017-09-10

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私のコードはテンソルフローでバッチ正規化レイヤーを使用する権利がありますか？

私は2つの入力を持っています：qi_pos & qi_negは同じ形です。それらは2つのmlp層によって処理され、最終的にスコアとして機能する2つの結果が得られます。ここに私のコードです： self.mlp1_pos = nn_layers.full_connect_(qi_pos, 256, activation='relu', use_bn = None, keep_prob=self.ke

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

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PyTorchで完全に接続されたバッチノルムを行うには？

torch.nnにはクラスBatchNorm1d,BatchNorm2d,BatchNorm3dがありますが、完全に接続されたBatchNormクラスはありませんか？ PyTorchで標準のバッチノルムを実行する標準的な方法は何ですか？

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

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Tensorflow：同じ画像の異なる起動値

画像分類器MobileNetイメージを再調整しようとしています。 テンソルフローhere（tutorial）によって与えられる再トレーニングのスクリプトは、新たに追加された完全に接続されたレイヤーの重みだけを更新します。このスクリプトを修正して、訓練前のモデルのすべてのレイヤーのウェイトを更新しました。私は0.25の深さ乗数と128の入力サイズを持つMobileNetアーキテクチャを使用しています

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

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