Нормализация в Керасе ⇐ Python

[Anonymous]

Когда я использую нормализацию с keras:

tf.keras.layers.Normalization() Где его следует использовать?

Я адаптирую его с данными поезда:

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, случайное_состояние=0) нормализация_слой = tf.keras.layers.Normalization() нормализация_слоя.адапт(x_train) А затем я могу нормализовать данные (обучить и протестировать) перед использованием в model.fit и model.evaluate:

x_train = Normalization_layer(x_train) x_test = слой_нормализации(x_test) Или включите этот уровень в сетевую модель как ПЕРВЫЙ уровень

model = tf.keras.models.Sequential() model.add(normalization_layer) ... Если я использую последний вариант:
[*]Применяется ли эта нормализация для обучения (в model.fit) и тестирования (в model.evaluate) или применяется только в mode.fit? [*]Во время обучения (подбора модели) эта нормализация применяется НА КАЖДОМ пакете/эпохе или алгоритм достаточно умен, чтобы применять нормализацию только один раз?