文章图片
表5：BigGAN-deep生成器中不同归一化激活层的图像合成性能 ， 其中使用批统计量与不使用批统计量的层是彼此分离的 。 如图所示 ， 中位数和最佳性能是在3个随机种子上取得的 。 IS值越高越好 ， FID值越低越好 。

文章图片
图8：BigGAN-deep+EvoNorm-B0生成的部分图像示例 。
与只依赖一种方差的传统归一化范式不同 ， EvoNorm-B0尝试在其denominator中混合两种方差 。 前者在同一mini-batch内捕捉不同图像的全局方差 ， 后者则捕捉每个图像的局部方差 。

文章图片
【#产业气象站#归一化激活层的进化:谷歌QuocLe等人利用AutoML技术发现新ML模块】图9：EvoNorm-B0的计算图 。

• 『工人在护理』广西东兰：产业园长出“脱贫菌”
• 昌乐融媒昌乐鄌郚镇：特色产业鼓起村民“钱袋子”
• 中国电子报30万亿元智慧养老产业，智能传感器能占多大市场？
• 【澧县官垸镇】央视新闻丨湖南常德：村有增收产业 户有致富门路
• 【房地产业】云南：推进城市更新，加快城镇化进程
• 小蒜@贵州大方：坝区建设开启产业发展就业“直通车”
• 湖南省人工智能产业联盟每日AI报0510
• 南方Plus客户端有目标！一图读懂广东工业互联网产业，有家底
• 上游新闻“云”助力：产业动态、企业运行……这张“图”让你一目了然
• 爱集微同时向半导体封装、膜材产业拓展，聚飞光电:公司深耕LED行业