недавно я создал модель TF (1.12) (без керас) для обнаружения объектов, и я использовал tf.layers.batch_normalization с зависимостью управления следующим образом: https://towardsdatascience.com/batch-normalization-theory-and-how-to-use-it-with-tensorflow-1892ca0173ad но теперь мне пришлось преобразовать проект для TF 2.0, который использует нетерпеливое исполнение. Теперь я использую tf.nn.batch_normalization после каждой свертки (есть 16 слоев свертки). Модель без batch_normalization работает нормально, но для достижения лучших результатов я хочу использовать batch_normalization моя текущая реализация control_dependency для пакетной нормализации , с этой реализацией результаты выглядят так: result .
Кто-нибудь знает, как использовать batch_normalization и управлять зависимостью при стремительном выполнении?
Спасибо