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. JavaSE-22 反射

    学习要点 反射概念 反射的应用 反射概述 1  反射机制 定义 Java反射机制是指在程序在运行状态中,动态获取信息以及动态调用对象方法的功能. Java反射的动态性质:运行时生成对象实例.运行期间调 ...

  2. 11-2 numpy/pandas/matplotlib模块

    目录 numpy模块 一维数组 二维数组 列表list和numpy的区别 获取多维数组的行和列 多维数组的索引 高级功能 多维数组的合并 通过函数方法创建多维数组 矩阵的运算 求最大值最小值 nump ...

  3. redis(以php代码为例)

    备注:redis及phpredis扩展安装请查看:PHP典型功能与Laravel5框架开发学习笔记 redis具有原子性,所以在高并发情况下确保数据的一致性 一.连接 $redis = new Red ...

  4. Python之文件处理-批量修改md文档内容

    目录 Python之文件处理-批量修改md文档内容 Python之文件处理-批量修改md文档内容 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import ...

  5. pcb中几个层的解释

    阻焊层(Solder Mask):又称为绿油层,是PCB的非布线层,用于制成丝网漏印板,将不需要焊接的地方涂一层阻焊物质,防止焊接PCB时焊锡在高温下的流动性.在阻焊层上预留的焊盘大小,要比实际焊盘大 ...

  6. Lucene_Hello(示例)

    (1)创建project (2)导入Lucene的核心包 (3)编写代码建立索引 /lucene01/src/cn/hk/lucene/TestIndex.java: package cn.hk.lu ...

  7. Qt笔记——2.编写多窗口程序

    所学教程网址:http://www.qter.org/portal.php?mod=view&aid=27&page=2 设置按钮文字 MainWindow::MainWindow(Q ...

  8. 添物不花钱学JavaEE(基础篇) --HTML

    HTML是什么? HTML – Hyper Text Markup Language HTML官方网址 http://www.w3.org/TR/2014/REC-html5-20141028/ 其实 ...

  9. fastcgi与cgi的区别[转载]

    cgi 在2000年或更早的时候用得比较多, 以前web服务器一般只处理静态的请求,如果碰到一个动态请求怎么办呢?web服务器会根据这次请求的内容,然后会fork一个新进程来运行外部c程序 (或per ...

  10. Java并发包——使用新的方式创建线程

    Java并发包——使用新的方式创建线程 摘要:本文主要学习了如何使用Java并发包中的类创建线程. 部分内容来自以下博客: https://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/ ...