keras规范化轴参数做什么?

normalize函数只是执行常规的规格化以提高性能:

标准化是从原始范围重新缩放数据,因此 所有值都在0和1之间。

What is the meaning of axis=-1 in keras.argmax?

例如:

你的数据有一些形状(19,19,5,80)。这意味着:

• 轴=0-19个元素
• 轴=1-19个元素
• 轴=2-5个元素
• 轴=3-80个元素

另外,对于那些想深入研究的人,弗兰也有一个解释§ois Chollet-Keras作者-关于GitHub:

• 对于致密层、所有RNN层和大多数其他类型的层 默认的axis=-1是您应该使用的,
• 对于卷积2D层
• 尺寸顺序为tf的图层,使用axis=-1(即默认值)。

https://github.com/fchollet/keras/issues/1921

keras.utils.normalize() calls 这个 numpy.linalg.norm() 计算范数,然后对输入数据进行规范化。给定的 axis norm() 函数沿给定轴计算范数。