pytochのbatch normalize使用詳細

toch.nn.Batch Norm 1 d()
1、バッtch Norm 1 d（num_）feature、eps=1 e-05、momentaum=0.1、affine=True）
2 dまたは3 d入力に対してBNを行う。訓練時には、この層は入力毎に平均値と分散を計算し、平行移動する。移動平均のデフォルトの運動量は0.1です。検証時に、訓練で求めた平均値/分散は、標準化された検証データに使用されます。
numフィーチャー：入力の特徴数を表します。この希望入力のサイズは'batch_'です。size x num_feature[x width]'
シート: - 入力：（N，C）または（N，C，L）−出力：（N，C）または（N，C，L）（入出力は同じ）
2、Batch Norm 2 d（同上）
3 dデータからなる4 d入力をBNとする。
numフィーチャー： 希望入力の特徴数から、この希望入力の大きさは「batch_」です。size x num_feat ures x height x width'
シート: - 入力：（N，C，H，W）-出力：（N，C，H，W）（入出力は同じ）
3、Batch Norm 3 d（同上）
4 dデータからなる5 d入力をBNとする。
以上のpytouchのbatch normalizeは詳細な説明を使って、小編集が皆さんに提供したすべての内容です。参考にしていただければと思います。どうぞよろしくお願いします。