tf.contrib.layers.batch_norm可以像论文中那样计算2-D卷积批归一化吗？

Question

正如批次归一化的原始论文中所描述的，一维特征(例如，来自完全连接的层)上的批次归一化与二维特征(例如，来自卷积层)上的批次归一化在非平凡方面是不同的。

tensorflow库提供了一种使用一维特征进行批量归一化的简单方法，但我不确定它是否适用于二维特征。该工具是tf.contrib.layers.batch_norm。

我不完全理解这种方法，但是我们可以将这种方法应用于2-D批归一化吗？

我看到一些人在2-D特征图(具有多个通道)上使用它:示例1 (link 1，link 2)。

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Answer 1

您可以查看batch_normalization here的使用情况，或者在Tensorflow 1.0之后搜索fused_bn的使用情况。