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Batch normalization使用小批量均值和方差来归一化层输出。如果我训练一个批量大小为 100 的网络,但想在单次预测(批量大小 1)上使用经过训练的网络,我应该会遇到问题吗?
我是否应该在学习期间惩罚批规范层以收敛于身份变换以避免这种情况?
最佳答案
不,这样做没有问题,在测试时,批量归一化层只是缩放和移动输入,在训练时学习到的因素。
关于deep-learning - Batch Norm 是否需要恒定的批量大小?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37091064/
所以我已经粘贴了我的完整代码供您引用,我想知道这里的ppf和cdf有什么用?你能解释一下吗?我做了一些研究,发现 ppf(百分比点函数)是 CDF(累积分布函数)的倒数 如果确实如此,如果我将 ppf
我正在使用我在互联网上找到的一段代码 ( here ) 来计算点和线段之间的距离。这是代码: float dist_Point_to_Segment( Point P, Segment S) {
我正在基于 MongoDB 实现博客。 让我们先看看 Mongo 家伙如何推荐我们存储博客文章及其评论 (http://www.mongodb.org/display/DOCS/Schema+Desi
我在汉明距离的帮助下寻找视频中两个图像的差异。这是我的代码: #include #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; int main(
假设我们有以下文档结构: class BlogPost { [MongoIdentifier] public Guid Id{get;set;} public string Body
使用 MongoDb NORM 驱动程序,有谁知道是否可以将光标移至类似于下面的“查询”集合,以便可以检索“页面”文档以及查询文档的总数? > var j = db.People.find().ski
有没有人有关于如何使用 NORM (C#) 在 MongoDB 中查询嵌套/内部对象的示例?例如,如果集合中的典型文档看起来像 Order/OrderItems,我如何通过 OrderItem.Qua
我正在开发一个应用程序,其模型类似于 Stack Overflow(问题/答案等...) Modelling a NoSQL Forum Application with C# / ASP.net M
我在 Pyzo 中使用 Python 3。请告诉我为什么 linalg.norm 函数不能识别 axis 参数。 这段代码: c = np.array([[ 1, 2, 3],[-1, 1, 4]])
这个问题在这里已经有了答案: How to determine the version of the C++ standard used by the compiler? (9 个回答) 关闭6年前。
我正在关注 Transfer learning and fine-tuning guide在 TensorFlow 官方网站上。指出在微调期间,batch normalization 层应该处于推理模
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这是一个非常基本的问题,但我似乎找不到好的答案。 scipy 到底计算什么内容 scipy.stats.norm(50,10).pdf(45) 据我了解,平均值为 50、标准差为 10 的高斯中像 4
我不能这样做: Vector2i vec(0, 1, 2); cout (); cout ),它只适用于这种类型的元素。所以你的建议完全正确。 关于特征:不能对 Vector2i 使用 norm()
numpy.linalg.norm的作用是什么?方法? In this Kmeans Clustering sample numpy.linalg.norm函数用于获取运动质心步骤中新质心和旧质心之间
我正在使用sklearn.preprocessing.normalize符合 l1 和 l2 规范。我也想尝试 max,因为它提到: norm : ‘l1’, ‘l2’, or ‘max’ 所以我做到
我是 Java 的新手,并不知道如何搜索它。因为谷歌搜索 1。 double java 没有给我任何令人满意的搜索结果。 我遇到了这段代码: public Vector normalize() {
我正在将 Threejs 和 CannonJS 与 collada 模型一起使用 我收到此错误,但是收集每帧的物理量(即控制台计算每帧的每个物理运动)。 Uncaught TypeError: Obj
以下给出错误: print numpy.linalg.norm(2) # returns 2 print numpy.linalg.norm(2, np.inf) # returns error, p
我正在尝试获取数组中每个向量的大小,如下所示; [[0.1,1.0,2.0] [0.5,2.0,1.0] [0.4,3.0,0.5]] 我想像这样将它们放入一个新的 numpy 数组中; [[1.2]
我是一名优秀的程序员,十分优秀!