回答編集履歴
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features.2.bn.running_var torch.Size([32])
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> features.xx.bn.running_varの各要素を各入力チャネルに対応させて推論時に正規化
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(つまり32要素のbn.runnig_meanがあった場合、32チャネルの入力画像に対して、1チャネル目にはbn.runnig_meanの1要素目を、2チャネル目には2要素目を適用...といった形)
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を行っているということなのですが、この理解で正しいでしょうか？
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その理解であってます。
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機械学習で標準化といった場合、普通チャンネル (特徴量) ごとに行うので、前の出力のチャンネル数が32なら、Batch Normalization 層のパラメータが全部32なのは別におかしくないと思います。
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機械学習で標準化といった場合、普通チャンネル (特徴量) ごとに行うので、前の出力のチャンネル数が32なら、Batch Normalization 層のパラメータが数が全部32なのは別におかしくないと思います。
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機械学習で標準化といった場合、普通チャンネルごとに行うので、前の出力のチャンネル数が32なら、Batch Normalization 層のパラメータが全部32なのは別におかしくないと思います。
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機械学習で標準化といった場合、普通チャンネル (特徴量) ごとに行うので、前の出力のチャンネル数が32なら、Batch Normalization 層のパラメータが全部32なのは別におかしくないと思います。
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