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标准化层

`Normalization` 类

tf_keras.layers.Normalization(
    axis=-1, mean=None, variance=None, invert=False, **kwargs
)

一个用于标准化连续特征的预处理层。

此层将输入数据偏移并缩放至以 0 为中心、标准差为 1 的分布。它通过预先计算数据的均值和方差，并在运行时调用 (input - mean) / sqrt(var) 来实现这一点。

该层的均值和方差值必须在构造时提供，或者通过 adapt() 学习。adapt() 将计算数据的均值和方差，并将它们存储为层的权重。应在 fit()、evaluate() 或 predict() 之前调用 adapt()。

有关预处理层的概述和完整列表，请参阅预处理指南。

参数

axis: 整数、整数元组或 None。应为每个形状索引分别具有单独均值和方差的轴或轴集。例如，如果形状为 (None, 5) 且 axis=1，则该层将为最后一个轴跟踪 5 个单独的均值和方差值。如果 axis 设置为 None，则该层将通过标量均值和方差对输入中的所有元素进行标准化。当 -1 时，输入的最后一个轴被假定为特征维度，并按索引进行标准化。请注意，在仅轴为批处理轴的批处理标量输入的特定情况下，默认情况下将分别对批处理中的每个索引进行标准化。在这种情况下，请考虑传递 axis=None。默认为 -1。
mean: 标准化过程中使用的均值。传递的值将广播到上述保留轴的形状；如果值无法广播，则在调用此层的 build() 方法时将引发错误。
variance: 标准化过程中使用的方差值。传递的值将广播到上述保留轴的形状；如果值无法广播，则在调用此层的 build() 方法时将引发错误。
invert: 如果为 True，则此层将对其输入应用逆变换：它会将标准化后的输入转换回其原始形式。

示例

通过分析 adapt() 中的数据集来计算全局均值和方差。

>>> adapt_data = np.array([1., 2., 3., 4., 5.], dtype='float32')
>>> input_data = np.array([1., 2., 3.], dtype='float32')
>>> layer = tf.keras.layers.Normalization(axis=None)
>>> layer.adapt(adapt_data)
>>> layer(input_data)
<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=float32, numpy=
array([-1.4142135, -0.70710677, 0.], dtype=float32)>

为最后一个轴上的每个索引计算均值和方差。

>>> adapt_data = np.array([[0., 7., 4.],
...                        [2., 9., 6.],
...                        [0., 7., 4.],
...                        [2., 9., 6.]], dtype='float32')
>>> input_data = np.array([[0., 7., 4.]], dtype='float32')
>>> layer = tf.keras.layers.Normalization(axis=-1)
>>> layer.adapt(adapt_data)
>>> layer(input_data)
<tf.Tensor: shape=(1, 3), dtype=float32, numpy=
array([-1., -1., -1.], dtype=float32)>

直接传递均值和方差。

>>> input_data = np.array([[1.], [2.], [3.]], dtype='float32')
>>> layer = tf.keras.layers.Normalization(mean=3., variance=2.)
>>> layer(input_data)
<tf.Tensor: shape=(3, 1), dtype=float32, numpy=
array([[-1.4142135 ],
       [-0.70710677],
       [ 0.        ]], dtype=float32)>

使用该层对输入进行反标准化（在调整该层之后）。

>>> adapt_data = np.array([[0., 7., 4.],
...                        [2., 9., 6.],
...                        [0., 7., 4.],
...                        [2., 9., 6.]], dtype='float32')
>>> input_data = np.array([[1., 2., 3.]], dtype='float32')
>>> layer = tf.keras.layers.Normalization(axis=-1, invert=True)
>>> layer.adapt(adapt_data)
>>> layer(input_data)
<tf.Tensor: shape=(1, 3), dtype=float32, numpy=
array([2., 10., 8.], dtype=float32)>

标准化层

Normalization 类

标准化层

Normalization 类

`Normalization` 类