參考這篇文章。
可訓練引數列印
2. 不可訓練引數學習。
不可訓練引數也受每層的trainable引數影響
3. 並不是所有引數都可以訓練，batchnormalization裡的均值和方差不可以訓練。[gamma weights, beta weights, moving_mean, moving_variance]前兩個可以訓練。
所以，batchnormalizatin每層會產生2n個不可訓練引數，n是輸入通道數。
注釋1：批正規化的流程圖描述。
來自bath normalization的詳細描述
LeetCode 將資料流變為多個不相交區間
給定乙個非負整數的資料流輸入 a1，a2，an，將到目前為止看到的數字總結為不相交的區間列表。例如，假設資料流中的整數為 1，3，7，2，6，每次的總結為 1,1 1,1 3,3 1,1 3,3 7,7 1,3 7,7 1,3 6,7 高階 如果有很多合併，並且與資料流的大小相比，不相交區間的數量很...
352將資料流變為多個不相交區間（set集合）
1 題目描述 給定乙個非負整數的資料流輸入 a1，a2，an，將到目前為止看到的數字總結為不相交的區間列表。高階 如果有很多合併，並且與資料流的大小相比，不相交區間的數量很小，該怎麼辦?2 示例 假設資料流中的整數為 1，3，7，2，6，每次的總結為 1,1 1,1 3,3 1,1 3,3 7,7 ...
資料流中的中位數python 資料流中的中位數
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