如何在Keras的測試時間內使用批量標準化？

我目前正在嘗試在Keras中使用mbatch-normalization實現一個模型。我已經成功實施了培訓階段。如何在Keras的測試時間內使用批量標準化？

但是，對於測試，批量歸一化計算整個人口的統計量（均值和方差），然後進行網絡前向傳遞（BN均值和方差是預先計算的，然後保持靜態;這是與培訓階段相反，其中平均值和方差由批次確定）。

我就Keras的問題是：

假設（X，Y）是全部人口。假設（X_batch，y_batch）是一個批處理（即整個羣體的子集）

如果我使用

model.test_on_batch(X_batch, y_batch)

如何可以傳遞給分批正常化層的均值和方差X和Y的全部人口？有什麼辦法可以讓keras自動處理？

2017-05-24 DaveTheAl

我回答了你的問題嗎？ – MaxB

@MaxB，是的，非常感謝！它沒有解決我的問題，但你回答了我的問題:) – DaveTheAl

如何將批處理規範化層傳遞給X和y的整個總體的均值和方差？有什麼辦法可以讓keras自動處理？

Keras應該只是做它（在充分的最新版本）：

仔細檢查，你可能會想嘗試batch_size=1在測試/預測時間，如果Keras無法使用全球統計數據，你可能會看到非常糟糕的結果。

2017-05-24 23:24:02 MaxB

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