我知道这个帖子是问到类似的问题，这。
但我只是想澄清一下，最好是指向某种说明差异的 Keras 文档的链接。
在我看来，dropout在神经元之间起作用。并recurrent_dropout在时间步长之间运行每个神经元。但是，我对此毫无根据。
希望高效地计算批次中每个通道的平均值和标准差。
细节：
因此每个批次的大小为 [128, 32, 32, 3]。
有很多批次（简单方法在所有批次上大约需要 4 分钟）。
我想输出2个数组：(meanR,meanG,meanB)和(stdR,stdG,stB)
（此外，如果在计算之后有一种有效的方法对批次执行算术运算，那么这将很有帮助。例如，从每个图像中减去整个数据集的平均值）