Tensorflow訓練和預測中的BN層的坑
以前使用Caffe的時候沒注意這個，現在使用預訓練模型來動手做時遇到了。在slim中的自帶模型中inception, resnet, mobilenet等都自帶BN層，這個坑在《實戰Google深度學習框架》第二版這本書P166里只是提了一句，沒有做出解答。 書中說訓練時和測試時使用 ...
原文：BN和dropout在預測和訓練時的區別。
Batch Normalization和Dropout是深度學習模型中常用的結構。但BN和dropout在訓練和測試時使用卻不相同。 Batch Normalization BN在訓練時是在每個batch上計算均值和方差來進行歸一化，每個batch的樣本量都不大，所以每次計算出來的均值和方差就存在差異。預測時一般傳入一個樣本，所以不存在歸一化，其次哪怕是預測一個batch，但batch計算出來的均 ...
2021-01-27 11:00 0 1266 推薦指數：
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