TensorFlow版本2中的量化感知训练及批归一化折叠
我想知道在Tensorflow 2中，在量化感知训练期间模拟BatchNorm折叠的当前可用选项是什么。Tensorflow 1有tf.contrib.quantize.create_training_graph函数，它将FakeQuantization层插入到图形中，并负责模拟批归一化折叠（...
批量归一化和使用SELU的自归一化神经网络之间的区别
我想了解批归一化和自归一化神经网络之间的区别。换句话说，SELU（缩放指数线性单元）是否可以替代批归一化，并如何实现？ 此外，当我查看SELU激活值时，它们在[-1, 1]范围内。而批归一化并非如此，相反，在BN层之后（relu激活之前），它们的值大约为[-a，a]，而不是[-1，1]。 ...
Batchnorm2d Pytorch - 为什么要将通道数传递给批量归一化？
为什么我需要在批量归一化中传递先前的通道数量？ 批量归一化应该在批次中对每个数据点进行归一化，为什么它需要具有通道数呢？
在TensorFlow 2.0中，批量归一化没有梯度？
我正在尝试制作一个简单的GANs来从MNIST数据集中生成数字。但是当我到达训练阶段(这是自定义的)时，我收到了这个令人讨厌的警告，我怀疑它是导致训练不像我习惯的那样的原因。 请记住，所有这些都在tensorflow 2.0中，并使用默认的急切执行。 获取数据（不是太重要） (train...
如何在PyTorch中进行完全连接的批量归一化？
torch.nn有BatchNorm1d、BatchNorm2d和BatchNorm3d类，但它没有全连接的批量归一化类？在PyTorch中进行正常的批量归一化的标准方法是什么？
在caffe中如何使用“BatchNorm”层？
我对如何在我的模型中使用/插入"BatchNorm"层有点困惑。 我看到了几种不同的方法，例如: ResNets: "BatchNorm"+"Scale" (无参数共享) "BatchNorm"层紧随其后的是"Scale"层: layer { bottom: "res2a_bran...
BatchNorm动量约定PyTorch
批标准化动量约定（默认值为0.1）是否正确，例如在其他库（如Tensorflow）中，通常默认为0.9或0.99？或者我们只是使用了不同的约定？
实例归一化 vs 批量归一化
我理解批量标准化通过将激活转向单位高斯分布来帮助更快地训练，从而解决消失梯度问题。在训练时，批量标准化以不同的方式应用（使用每个批次的平均值/方差），而在测试时则使用已确定的运行平均值/方差。 另一方面，实例标准化作为对比标准化，如本文https://arxiv.org/abs/1607.0...
当测试时（is_training=False），Tensorflow的batch_norm无法正常工作。
我将训练以下模型： with slim.arg_scope(inception_arg_scope(is_training=True)): logits_v, endpoints_v = inception_v3(all_v, num_classes=25, is_training=...
tf.layers.batch_normalization 大规模测试误差
我尝试使用批量归一化，我在一个简单的MNIST卷积神经网络上尝试使用tf.layers.batch_normalization。训练步骤中获得了高的准确率（>98％），但测试准确率非常低（我的代码# Input placeholders x = tf.placeholder(tf.float3...