【发布时间】：2017-10-25 08:51:23
【问题描述】：
我目前正在尝试在 Keras 中使用 Batch Normalization 实现模型。我已经成功地在培训阶段实施了它。
但是，对于测试，Batch Normalization 在进行网络前向传递之前计算整个总体的统计数据（均值和方差）（预先计算 BN 均值和方差，然后保持静态；这是相反的）到训练阶段，均值和方差由批次决定）。
我关于 Keras 的问题是：
假设 (X, y) 是整个人口。 假设 (X_batch, y_batch) 是一个批次（整个种群的一个子集）
如果我使用
model.test_on_batch(X_batch, y_batch)
如何将 X 和 y 的整个总体的均值和方差传递给批量归一化层？有什么办法可以让 keras 自动处理这个问题？
【问题讨论】：
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我回答你的问题了吗？
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@MaxB，是的，你做到了，非常感谢！它没有解决我的问题，但你回答了我的问题:)
标签： tensorflow neural-network batch-processing keras batch-normalization