batch_normalization参数
时间: 2023-03-29 16:02:01 浏览: 111
Batch normalize笔记1
Batch normalization 是一种常用的神经网络正则化方法,它可以通过对每个 mini-batch 的数据进行归一化,使得神经网络的训练更加稳定和快速。Batch normalization 的参数包括 gamma、beta、moving_mean 和 moving_variance。其中 gamma 和 beta 是可学习的参数,用于对归一化后的数据进行缩放和平移,moving_mean 和 moving_variance 是用于记录每个特征的均值和方差的移动平均值,用于在测试时对数据进行归一化。
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