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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

1回答

804閲覧

バッチ正規化でのExponentialMovingAverageの必要性がわからない

s8079

総合スコア36

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投稿2020/03/25 16:38

編集2022/08/07 02:57

前提・実現したいこと

TensorFlowでtf.nn.batch_normalizationを使用してバッチ正規化を実装したいです.
調べてみたところtf.train.ExponentialMovingAverageを使用しているものとそうでないものが見受けられました.
tf.train.ExponentialMovingAverageは何のために使用しているのでしょうか.
また,バッチ正規化を実装する上でどちらの方が良いのでしょうか.
よろしくお願いします.

  • ExponentialMovingAverageなし

Deeper MNIST · Tensorflow 101 (sjchoi86)
Implementing Batch Normalization in Tensorflow - R2RT

  • ExponentialMovingAverageあり

MNISTにバッチ正規化を適用 - Kludge Factory
python - How could I use batch normalization in TensorFlow - Stack Overflow

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

python 3.6.5
tensorflow 1.4.0

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回答1

0

たくさんbatchがあるので、正規化パラメータの確定にはMovingAverageで異なるbatchの間で行います。要はこれまでの正規化パラメータと今のbatchで得た正規化パラメータを指定したweightで加重平均を取って更新していくというやり方。
これは「Moving Average」と呼びます。
結果は保存して、推論段階に利用されます。
推論段階にはbatchは必須でないので、sampleの正規化は必要だが、正規化パラメータは訓練段階得たのをそのまま利用するだけです。
「正規化パラメータ」
① sampleの平均値、 sampleの分散共分散matrix
② Affine係数二つー--訓練・学習から取得

ExponentialMovingAverage 上記weightで加重平均を取るためのweightの取得方法の一つ❓

投稿2022/08/06 17:42

編集2022/08/06 17:57
insecticide

総合スコア315

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