배치 정규화 및 폐기 순서 원래 질문은 구체적으로 TensorFlow 구현에 관한 것이었다.그러나 답은 일반적인 구현에 대한 것입니다.이 일반적인 답변은 TensorFlow의 정답이기도 합니다. TensorFlow에서 배치 정규화 및 드롭아웃을 사용할 때(특히 plot.layer 사용) 오더를 걱정할 필요가 있습니까? 드롭아웃에 이어 일괄 정규화를 사용하면 문제가 발생할 수 있습니다.예를 들어, 배치 정규화의 전환이 트레이닝 출력의 큰 스케일 수치로 트레이닝되지만, 테스트 중에 드롭아웃하지 않고 (더 많은 출력을 갖는 것에 대한 보상으로) 작은 스케일 수치에도 동일한 시프트가 적용되는 경우, 그 시프트는 꺼질 수 있습니다.TensorFlow 배치 정규화 레이어는 이를 자동으로 보상합니까?아니면 제가 놓친..