文章/答案/技术大牛

发布

社区首页 >问答首页 >tf.nn.batch_normalization与tf.nn.batch_norm_with_global_normalization的区别

问tf.nn.batch_normalization与tf.nn.batch_norm_with_global_normalization的区别
EN

Stack Overflow用户

提问于 2017-08-01 10:02:30

回答 1查看 1K关注 0票数 0

我正在尝试使用tensorflow实现批处理规范化，并找到了这个nice post。这两个函数似乎采用了相似的参数，但似乎人们更多地使用后者。

它们可以互换使用吗？如果不是，有何不同？(为什么tensorflow中有这么多类似的API？另一个例子是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits和tf.losses.softmax_cross_entropy。我尝试了这两种方法，它们似乎都工作得很好，但我觉得我可能遗漏了一些微妙的东西，这可能会彻底改变我的训练结果。

tensorflow

deep-learning

batch-normalization

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2018-04-27 12:08:39

我想tf.nn.batch_normalization更好

tf.nn.batch_norm_with_global_normalization方法是旧版本，将在以后弃用

我想你会找到一个更好的答案here

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/45427828

复制

相似问题

问tf.nn.batch_normalization与tf.nn.batch_norm_with_global_normalization的区别
EN

回答 1

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问tf.nn.batch_normalization与tf.nn.batch_norm_with_global_normalization的区别EN

回答 1

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问tf.nn.batch_normalization与tf.nn.batch_norm_with_global_normalization的区别
EN