GroupNormalization 層
GroupNormalization 類別
keras.layers.GroupNormalization(
groups=32,
axis=-1,
epsilon=0.001,
center=True,
scale=True,
beta_initializer="zeros",
gamma_initializer="ones",
beta_regularizer=None,
gamma_regularizer=None,
beta_constraint=None,
gamma_constraint=None,
**kwargs
)
群組正規化層。
群組正規化將通道劃分為群組，並在每個群組內計算平均值和變異數以進行正規化。 經驗上，如果學習率隨著批次大小線性調整，則其準確性在各種小批次大小中比批次正規化更穩定。
與層正規化的關係：如果群組數量設定為 1，則此操作幾乎與層正規化相同（有關詳細資訊，請參閱層正規化文件）。
與實例正規化的關係：如果群組數量設定為輸入維度（群組數量等於通道數量），則此操作與實例正規化相同。 您可以透過 groups=-1 來實現此目的。
參數
- groups：整數，群組正規化的群組數量。 可以是範圍
[1, N]內的整數，其中 N 是輸入維度。 輸入維度必須可被群組數量整除。 預設值為 32。 - axis：整數或列表/元組。 要跨軸正規化的軸。 通常，這是特徵軸。 剩餘的軸通常是批次軸。 -1 是輸入中的最後一個維度。 預設值為
-1。 - epsilon：添加到變異數以避免除以零的小浮點數。 預設值為 1e-3。
- center：如果為
True，則將beta偏移量添加到正規化張量。 如果為False，則忽略beta。 預設值為True。 - scale：如果為
True，則乘以gamma。 如果為False，則不使用gamma。 當下一層是線性層（例如relu）時，可以停用此功能，因為縮放將由下一層完成。 預設值為True。 - beta_initializer：beta 權重的初始化器。 預設值為零。
- gamma_initializer：gamma 權重的初始化器。 預設值為一。
- beta_regularizer：beta 權重的可選正規化器。 預設為 None。
- gamma_regularizer：gamma 權重的可選正規化器。 預設為 None。
- beta_constraint：beta 權重的可選限制式。 預設為 None。
- gamma_constraint：gamma 權重的可選限制式。 預設為 None。 # 輸入形狀 任意。 當將此層用作模型中的第一層時，請使用關鍵字參數
input_shape（整數元組，不包含樣本軸）。 # 輸出形狀 與輸入形狀相同。 - **kwargs：基礎層關鍵字參數（例如
name和dtype）。
參考文獻