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BatchNormalization

  1. keras.layers.BatchNormalization(axis=-1, momentum=0.99, epsilon=0.001, center=True, scale=True, beta_initializer='zeros', gamma_initializer='ones', moving_mean_initializer='zeros', moving_variance_initializer='ones', beta_regularizer=None, gamma_regularizer=None, beta_constraint=None, gamma_constraint=None)

批量标准化层 (Ioffe and Szegedy, 2014)。

在每一个批次的数据中标准化前一层的激活项，
即，应用一个维持激活项平均值接近 0，标准差接近 1 的转换。

参数

  • axis: 整数，需要标准化的轴
    （通常是特征轴）。
    例如，在 data_format="channels_first" 的 Conv2D 层之后，
    在 BatchNormalization 中设置 axis=1。
  • momentum: 移动均值和移动方差的动量。
  • epsilon: 增加到方差的小的浮点数，以避免除以零。
  • center: 如果为 True，把 beta 的偏移量加到标准化的张量上。
    如果为 False， beta 被忽略。
  • scale: 如果为 True，乘以 gamma。
    如果为 False，gamma 不使用。
    当下一层为线性层（或者例如 nn.relu），
    这可以被禁用，因为缩放将由下一层完成。
  • beta_initializer: beta 权重的初始化方法。
  • gamma_initializer: gamma 权重的初始化方法。
  • moving_mean_initializer: 移动均值的初始化方法。
  • moving_variance_initializer: 移动方差的初始化方法。
  • beta_regularizer: 可选的 beta 权重的正则化方法。
  • gamma_regularizer: 可选的 gamma 权重的正则化方法。
  • beta_constraint: 可选的 beta 权重的约束方法。
  • gamma_constraint: 可选的 gamma 权重的约束方法。

输入尺寸

可以是任意的。如果将这一层作为模型的第一层， 则需要指定 input_shape 参数 （整数元组，不包含样本数量的维度）。

输出尺寸

与输入相同。

参考文献