在回归网络中，我想对目标y使用批量归一化来获得y_norm来拟合。因为y_norm分布良好。
在训练后的测试阶段，我需要“撤消”对预测的y_norm的批标准化。在tensorflow / keras中有什么优雅的方法可以构建一个
来自原始BN层的“撤消”层？
最佳答案
我发现this层有2种方法：inverse()执行归一化和forward()执行反归一化。因此，在训练中应该使用inverse并推断forward方法。
关于python - 如何逆转批次归一化，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/55683231/