Console今回は「BatchNormalization」を学習精度向上に効果があるか試してみます。過学習抑制に関して一度使いましたが、それだけではないよ・・ということなので。BatchNormalizationレイヤーリファレンスに精度向上のことが書いてあります。入力値を平均0分散1に正規化します。ConvolutionやAffineの後に挿入することで精度向上、および収束を早める効果があります。これは、「BatchNormalization」の説明です。これを頼りに、試してみます。Console)を起動します。事前に「BatchNormalization」の出力が、どうなるのかを確認してみます。前に処理結果の出力を確認する方法をやりました。arakan-pgm-ai.hatenablog.com同じやり方、(inputとsquaredErrorの間に挟み込んで、MaxPoolingを0にする)で確認できます。上記記事の「ImageAugmentation」を「BatchNormalization」に置き換えればいいわけですね。