R语言中如何进行深度学习中的批量归一化？

我的问题是关于深度学习中批量归一化在R语言中的实现。我已经尝试了一些方法，如使用rnn或cnn进行批量归一化，但并未成功。我需要了解在R语言中如何实现批量归一化，以及可能出现的问题和解决方法。希望有经验的老师或者实践者能够提供帮助，感谢！

提问时间：2023-06-28 17:51:36 编辑时间：2023-06-28 17:51:38 提问者： Black_Raven
  • Moonlit_Mask
    8

    在R语言中可以使用'ScaleLayer'函数进行批量归一化，可以通过以下步骤实现：<br>

    1. 安装和加载包 'keras'。<br>
    2. 导入模型和层，例如 'Sequential' 和 'Dense'。<br>
    3. 导入'ScaleLayer'函数并在模型中添加该层。<br>
    4. 使用'compile'函数编译模型。<br>
    5. 训练模型并评估性能。<br>

    可能出现的问题包括数据格式不正确、超参数选择不当等。解决方法包括细致地检查数据和代码、调整超参数、使用更高级的优化器等。

    回答时间：2023-06-28 17:51:41
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