Keras是否可以在训练和测试/验证阶段自动识别Drop和BatchNorm？

Question

我曾经是Tensorflow用户，在tensorflow中，我必须显式对待Drop和BatchNorm。例如，在测试/验证阶段，必须将“丢弃率”设置为1，并指定BatchNorm的训练标志。

我的问题是：Keras是否可以在训练和测试/验证阶段自动识别Drop和BatchNorm？例如，如果我使用model.predict（），Keras会知道我正在测试/验证中，因此它将自动处理Drop和BatchNorm？

顺便说一句，在验证/测试阶段，Keras会将Dropout的速率设置为0，这与Tensorflow中的设置相反。在Tensorflow中，Drop rate将设置为1。

Answer 1

是的，Keras已经在内部跟踪学习/测试阶段，它通过一个称为learning_phase的内部变量来完成该任务，在测试时将其设置为零，在训练时将其设置为1。

您可以将此变量与keras.backend函数进行交互，learning_phase()并且set_learning_phase(value)已对其进行了全面记录。