-
ValueError:预期的ndim = 3,替换BatchNormalization后找到ndim = 2
我正在使用keras和TensorFlow 1.13.1在python 3.7.5中进行编程 我想从下面编码的模型中删除批处理规范化 -
如何在TensorFlow矩中设置轴参数以进行批量归一化?
我计划使用<a href="https://medium.com/@ntoyonaga/tensorflow-dataset-api-implementation-of-preprocessing-batch-normalization-174d6e0f -
pytorch-批量标准化简单问题
我用批处理归一化实现了一个模型: <pre><code>class FFNet(torch.nn.Module): def __init__(self, D_in, H_1, H_2, D_o -
我认为模型中的批次规范化无法正常工作
我制作了一个4层ANN模型来预测时间序列 并附加批标准化层进行测试 批标准化是否可以改善模型的预测 -
Keras批次归一化权重
我的批处理规范化层采用形状为[1、32、128、128]的输入(通道优先顺序)。在训练具有权重的层之后,该权 -
批量规范化破坏了验证性能
我将在一些教程中为我的模型添加一些批处理规范化,以缩短培训时间。 这是我的模型: <pre><code>Pa -
了解keras.layers.BatchNormalization计算
我正在使用<strong> BatchNormalization </strong>层,但我不太清楚所得到的数值结果。 让我们考虑将BatchNo -
CNN-LSTM的批次归一化层
假设我有一个这样的模型(这是时间序列预测的模型): <pre><code>ipt = Input((data.shape[1] ,data.shape[2])) -
如何在LSTMCell中应用层归一化
我想在使用<code>tf.compat.v1.nn.rnn_cell.LSTMCell</code>时将<a href="https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf" rel="nofollow noreferre -
如何在“定期批处理归一化”中计算批处理统计信息?
我正在Keras中实现每个<a href="https://arxiv.org/abs/1603.09025" rel="nofollow noreferrer">this paper</a>的经常性BN,但看 -
假设Conv2d-> ReLU-> BN的顺序,Conv2d层是否应具有偏置参数?
如果要使用<code>Conv2d</code>,然后是<code>Conv2d</code>,然后是<code>ReLU</code>,是否应该在<code>batch norm (bn)</co -
是否可以在tf.layers.batch_normalization中禁用运行平均值计算?
是否可以禁用<a href="https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/layers/batch_normalization" rel="nofollow noreferrer"> -
SpatialDropout2D,BatchNormalization和激活函数的正确顺序是什么?
对于CNN架构,我想使用SpatialDropout2D层而不是Dropout层。 另外,我想使用BatchNormalization。 到目前为止,我 -
当只有2个ConvLayer和一个小的数据集时,BatchNormalization和ELU?
我想用一个只有500张图像的小型数据集来训练CNN。我想知道是否仅在CNN的ConvLayer比2个多的时候才建议使 -
批量大小= 1时的批量标准化
使用批量归一化但设置<code>batch_size = 1</code>时会发生什么? 由于我使用3D医学图像作为训练数据集 -
如何使用python计算批量归一化?
当我从头开始在python中实现批量标准化时,我很困惑。请参阅 <a href="https://arxiv.org/pdf/1803.08494.pdf" rel="nof -
如果我使用批处理规范化但设置batch_size = 1,会发生什么?
由于我使用3D医学图像作为训练数据集,由于GPU的限制,批次大小只能设置为1。有人告诉我,当batch_size -
MaxPooling会减少过度拟合吗?
我已经用较小的数据集训练了以下CNN模型,因此确实过拟合: <pre><code>model = Sequential() model.add(Conv2D(3 -
tf.keras.layers.BatchNormalization层的全局编号方案似乎是错误的策略
<em>我在Tensorflow中训练了一个模型,并使用了36个卷积层,每个层都有一个批处理规范化层。我不明白的 -
如何在Tensorflow 2的训练期间更新BN层的重新规范参数
我想更新批量重归一化的参数,特别是rmax和dmax,但是我不确定如何做到这一点。 我了解到,通过 -
BatchNormalization层构造
我正在尝试在C ++中设置BatchNormalization层。 我拥有的代码如下: <pre><code>mx::Symbol loadBatchNormaliza -
学习后无法将BatchNormalization图层设置为推理模式
我对BatchNormalization层有一些问题。经过训练和评估/预测后,我的损失不尽相同。即使我将Model.trainable设 -
为什么tf.keras BatchNormalization导致GAN产生无意义的损失和准确性?
<h2>背景:</h2> 在使用tf.keras在鉴别器中使用批归一化层训练GAN时,我得到了不寻常的损失和准确性。 GAN -
(Tensorflow)我是否正确使用批处理规范化?
正在为小批量计算的列车数据的相位为“相位= 1”。 <pre><code> cost_val, hy_val, _ = sess.run( [c -
TensorFlow版本2和BatchNorm折叠中的量化意识培训
我想知道在Tensorflow 2中进行量化感知训练期间,用于模拟BatchNorm折叠的当前可用选项是什么。Tensorflow 1 -
在PyTorch中使用BatchNorm会大大降低精度
我正在处理由<code>1888</code>训练图像和<code>800</code>验证图像(8个类)组成的自定义数据集上的图像分类 -
看来在Tensorflow中批次规范化的参数没有更新?
我是TensorFlow的新手。我们在训练步骤和测试步骤中设置了相同的训练数据。但是训练损失是 <a hre -
测试与训练之间的批次归一化差异
我正在使用一种编解码器网络来预测RGB图像的高度。由于批量归一化在收敛性和最终准确性方面都大大 -
数据(图像)规范化有哪些最佳实践?
我知道以下几种方法: <ol> <li>每个图像的均值归一化(image-image.mean / image.stddev)(这里的平均值是 -
在Pytorch内置的自定义Batchnorm中更新running_mean和running_var问题吗?
我一直在尝试实现自定义批处理规范化功能,以便可以将其扩展到Multi GPU版本,尤其是Pytorch中的DataParall