Как число параметров, связанных с BatchNormalization слой 2048?

у меня есть следующий код.

x = keras.layers.Input(batch_shape = (None, 4096))
hidden = keras.layers.Dense(512, activation = 'relu')(x)
hidden = keras.layers.BatchNormalization()(hidden)
hidden = keras.layers.Dropout(0.5)(hidden)
predictions = keras.layers.Dense(80, activation = 'sigmoid')(hidden)
mlp_model = keras.models.Model(input = [x], output = [predictions])
mlp_model.summary()

и это резюме модели:

____________________________________________________________________________________________________
Layer (type)                     Output Shape          Param #     Connected to                     
====================================================================================================
input_3 (InputLayer)             (None, 4096)          0                                            
____________________________________________________________________________________________________
dense_1 (Dense)                  (None, 512)           2097664     input_3[0][0]                    
____________________________________________________________________________________________________
batchnormalization_1 (BatchNorma (None, 512)           2048        dense_1[0][0]                    
____________________________________________________________________________________________________
dropout_1 (Dropout)              (None, 512)           0           batchnormalization_1[0][0]       
____________________________________________________________________________________________________
dense_2 (Dense)                  (None, 80)            41040       dropout_1[0][0]                  
====================================================================================================
Total params: 2,140,752
Trainable params: 2,139,728
Non-trainable params: 1,024
____________________________________________________________________________________________________

размер входного сигнала для слоя BatchNormalization (BN) 512. Согласно Keras документация, форма выхода для слоя БН такое же как входной сигнал который 512.

тогда как число параметров, связанных с слоем BN, равно 2048?

6
batch-normalization keras

2 ответов

нормализация партии в Keras реализует этой статье.

Как вы можете прочитать там, чтобы нормализация пакета работала во время обучения, им нужно отслеживать распределения каждого нормализованного измерения. Чтобы сделать это, так как вы находитесь в mode=0по умолчанию они вычисляют 4 параметра для каждого объекта на предыдущем слое. Эти параметры гарантируют, что вы правильно распространяете и backpropagate информацию.

Так 4*512 = 2048, это должно ответить на ваш вопрос.

8

эти 2048 параметров на самом деле [gamma weights, beta weights, moving_mean(non-trainable), moving_variance(non-trainable)], каждый из которых имеет 512 элементов (размер входного слоя).

3