如果层被冻结但is_training为真，BatchNorm会在Tensorflow中训练吗？

在Tensorflow中，如果层被冻结但is_training为真，BatchNorm不会进行训练。BatchNorm是一种用于加速深度神经网络训练的技术，通过对每个小批量数据进行归一化处理，可以加速网络的收敛速度并提高模型的泛化能力。

当is_training为真时，BatchNorm会根据当前小批量数据的统计信息进行归一化，并更新内部的均值和方差估计。这样可以保证模型在训练过程中的稳定性和收敛性。

然而，当层被冻结时，意味着该层的权重和偏置参数不会被更新，因此BatchNorm内部的均值和方差估计也不会被更新。即使is_training为真，BatchNorm也不会进行训练，而是使用之前训练好的均值和方差估计进行归一化。

这种设计是为了保持冻结层的稳定性，避免由于冻结层的参数不断变化而导致整个网络的不稳定。因此，在冻结层的情况下，BatchNorm不会进行训练，而是保持之前训练好的统计信息进行归一化。

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