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BatchNormalization [source]

keras.layers.normalization.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)

Batch 표준화 계층입니다. Ioffe and Szegedy, 2014 논문을 참조하세요.

각 batch마다 이전 계층의 활성화를 표준화합니다. 즉, 평균 활성화를 0에 가깝게 유지하고 활성화 표준편차를 1에 가깝게 유지하는 변환을 적용합니다.

인수

• axis: 정수이며 표준화될 축입니다(보통 features 축). 예를 들어, data_format="channels_first"인 Conv2D 계층 뒤에는 BatchNormalization에 axis=1와 같이 설정하세요.
• momentum: 이동 평균에 대한 모멘텀입니다.
• epsilon: 작은 실수이며 0으로 나뉘는 것을 방지하기 위해 분산에 더해지는 값입니다.
• center: True인 경우, 표준화된 텐서에 beta의 offset을 더합니다. False인 경우, beta는 무시됩니다.
• scale: True인 경우, gamma를 곱합니다. False인 경우, gamma는 사용되지 않습니다. 다음 계층이 선형인 경우(예를 들어 nn.relu인 경우 역시), 다음 계층에 의해 스케일링 되므로 적용이 불가능할 수 있습니다.
• beta_initializer: 베타 가중치에 대한 초기화기 입니다.
• gamma_initializer: 감마 가중치에 대한 초기화기 입니다.
• moving_mean_initializer: 이동 평균에 대한 초기화기 입니다.
• moving_variance_initializer: 이동 분산에 대한 초기화기 입니다.
• beta_regularizer: 베타 가중치에 대한 선택적 정규화기 입니다.
• gamma_regularizer: 감마 가중치에 대한 선택적 정규화기 입니다.
• beta_constraint: 베타 가중치에 대한 선택적 제한 함수입니다.
• gamma_constraint: 감마 가중치에 대한 선택적 제한 함수입니다.

입력 형태

임의입니다. 이 계층을 모델의 첫번째 계층으로 쓰고자 할 때에는 키워드 인수 input_shape(샘플 축을 포함하지 않는 정수 튜플)을 사용하세요.

출력 형태

입력과 같은 형태입니다.

참고

• Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

이 문서는 Keras의 Normalization Layers을 번역한 것입니다.