使用批归一化时的单一预测
Single Prediction when using Batch Normalization
我有一个 CNN，它在我创建的数据集上学习得很好。我向该网络添加了批量归一化以尝试提高性能。
但是 .. 当我尝试对单个图像进行预测时，我总是得到相同的结果（无论图像是什么）。我认为这是因为我需要批处理才能真正进行批归一化。
那么是否可以使用 CNN 使用 BN 对单个图像进行预测？
我考虑过在我的网络完成训练后删除 BN 层，这是可行的方法吗？
谢谢:)
我在这里找到了确切的答案和我面临的问题：https://r2rt.com/implementing-batch-normalization-in-tensorflow.html
在 "Making predictions with the model" 中解释说，当使用 BN 时，在训练期间你需要估计训练集上的总体均值和总体方差，这样你就不必在进行测试时使用批处理（这将是 "cheating") :)
我有一个 CNN，它在我创建的数据集上学习得很好。我向该网络添加了批量归一化以尝试提高性能。
但是 .. 当我尝试对单个图像进行预测时，我总是得到相同的结果（无论图像是什么）。我认为这是因为我需要批处理才能真正进行批归一化。
那么是否可以使用 CNN 使用 BN 对单个图像进行预测？ 我考虑过在我的网络完成训练后删除 BN 层，这是可行的方法吗？
谢谢:)
我在这里找到了确切的答案和我面临的问题：https://r2rt.com/implementing-batch-normalization-in-tensorflow.html 在 "Making predictions with the model" 中解释说，当使用 BN 时，在训练期间你需要估计训练集上的总体均值和总体方差，这样你就不必在进行测试时使用批处理（这将是 "cheating") :)