1.train或者从checkpoint restore后发现moving_mean和moving_variance都是0和1

bn1_mean = graph.get_tensor_by_name("bn1/moving_mean/read:0")

"bn1/moving_variance:0"

将updates_collections=None即可

net = slim.batch_norm(net,epsilon=0.001,updates_collections=None,scale=True,activation_fn=nn.relu,scope = 'bn1')

tesnorflow Batch Normalization的更多相关文章

  1. 从Bayesian角度浅析Batch Normalization

    前置阅读:http://blog.csdn.net/happynear/article/details/44238541——Batch Norm阅读笔记与实现 前置阅读:http://www.zhih ...

  2. [CS231n-CNN] Training Neural Networks Part 1 : activation functions, weight initialization, gradient flow, batch normalization | babysitting the learning process, hyperparameter optimization

    课程主页:http://cs231n.stanford.edu/   Introduction to neural networks -Training Neural Network ________ ...

  3. 深度学习网络层之 Batch Normalization

    Batch Normalization Ioffe 和 Szegedy 在2015年<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Trainin ...

  4. Batch Normalization

    一.BN 的作用 1.具有快速训练收敛的特性:采用初始很大的学习率,然后学习率的衰减速度也很大 2.具有提高网络泛化能力的特性:不用去理会过拟合中drop out.L2正则项参数的选择问题 3.不需要 ...

  5. 使用TensorFlow中的Batch Normalization

    问题 训练神经网络是一个很复杂的过程,在前面提到了深度学习中常用的激活函数,例如ELU或者Relu的变体能够在开始训练的时候很大程度上减少梯度消失或者爆炸问题.但是却不能保证在训练过程中不出现该问题, ...

  6. 【深度学习】批归一化(Batch Normalization)

    BN是由Google于2015年提出,这是一个深度神经网络训练的技巧,它不仅可以加快了模型的收敛速度,而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中"梯度弥散"的问题,从而使得训练深层网 ...

  7. Batch Normalization&Dropout浅析

    一. Batch Normalization 对于深度神经网络,训练起来有时很难拟合,可以使用更先进的优化算法,例如:SGD+momentum.RMSProp.Adam等算法.另一种策略则是高改变网络 ...

  8. 深度学习中batch normalization

    目录 1  Batch Normalization笔记 1.1  引包 1.2  构建模型: 1.3  构建训练函数 1.4  结论 Batch Normalization笔记 我们将会用MNIST数 ...

  9. caffe︱深度学习参数调优杂记+caffe训练时的问题+dropout/batch Normalization

    一.深度学习中常用的调节参数 本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期) 1.学习率 步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间.步长的选择比较麻烦.步长越小,越容易得到局部最优 ...

随机推荐

  1. SQL Server错误: 0 解决方案

    1.已设置两种登录模式. 2.SQL Server配置管理器已配置好. 按Windows徽标键+R组合键,然后输入cmd. 再然后输入netsh winsock reset.接下来重启电脑,应该就可以 ...

  2. base64记载

    一丶 js /** * * Base64 encode / decode * * @author haitao.tu * @date 2010-04-26 * @email tuhaitao@foxm ...

  3. 第1节 MapReduce入门:11、mapreduce程序的入门

    1.1.理解MapReduce思想 MapReduce思想在生活中处处可见.或多或少都曾接触过这种思想.MapReduce的思想核心是“分而治之”,适用于大量复杂的任务处理场景(大规模数据处理场景). ...

  4. iOS网络图片缓存SDWebImage

    Web image(网络图像) 该库提供了一个支持来自Web的远程图像的UIImageView类别 它提供了: 添加网络图像和缓存管理到Cocoa Touch framework的UIImageVie ...

  5. IOS开发之关键字synchronized

    static Config * instance = nil; +(Config *) Instance { @synchronized(self)  { if(nil == instance)  { ...

  6. winfrom 多线程 并发 和定时任务

    static void Main(string[] args) { //多个线程修改同一个值,使用lock锁解决并发 for (int i = 0; i < 4; i++) { Task.Fac ...

  7. vue 封装自定义组件

    组件结构 sjld >index.js >sjid.vue 最好单独放一个文件夹,有依赖的话装依赖 Sjld.vue 内容 <template id="sjld" ...

  8. 神经网络(NN)+反向传播算法(Backpropagation/BP)+交叉熵+softmax原理分析

    神经网络如何利用反向传播算法进行参数更新,加入交叉熵和softmax又会如何变化? 其中的数学原理分析:请点击这里.

  9. CSU 2018年12月月赛 B 2214: Sequence Magic

    Description 有一个1到N的自然数序列1,2,3,...,N-1,N. 我们对它进行M次操作,每次操作将其中连续的一段区间 [Ai,Bi][Ai,Bi] (即第Ai个元素到第Bi个元素之间的 ...

  10. python中基于tcp协议的通信(数据传输)

    tcp协议:流式协议(以数据流的形式通信传输).安全协议(收发信息都需收到确认信息才能完成收发,是一种双向通道的通信) tcp协议在OSI七层协议中属于传输层,它上承用户层的数据收发,下启网络层.数据 ...