tf.nn.batch_normalization()函数解析（最清晰的解释）

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这两天在看batch normalization的代码时碰到了这个tf.nn.moments()函数，特此记录。

关于归一化的讲解的博客——【深度学习】Batch Normalization（批归一化）

tensorflow实现代码在这个博客——【超分辨率】TensorFlow中批归一化的实现——tf.layers.batch_normalization()函数

tf.nn.batch_normalization()函数用于执行批归一化。

# 用于最中执行batch normalization的函数
tf.nn.batch_normalization(
    x,
    mean,
    variance,
    offset,
    scale,
    variance_epsilon,
    name=None
)

参数：

• x是input输入样本

• mean是样本均值

• variance是样本方差

• offset是样本偏移(相加一个转化值)

• scale是缩放（默认为1）

• variance_epsilon是为了避免分母为0，添加的一个极小值

输出的计算公式为：
$y = scale * (x - mean) / var + offset$

这里安利一个简单讲述batch normalization的文章，还有相应的代码，通俗易懂。

tensorflow-BatchNormalization（tf.nn.moments及tf.nn.batch_normalization）

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