,防止除以方差出现0的操作,默认为1e-5(不同框架采用的默认值不一样)。 通常,BN层的设置如下: ...
Caffe Scale层解析 前段时间做了caffe的batchnormalization层的解析,由于整体的BN层实现在Caffe是分段实现的,因此今天抽时间总结下Scale层次,也会后续两个层做合并做下铺垫。 基本公式梳理 Scale层主要完成 top alpha bottom beta 的过程,则层中主要有两个参数 alpha 与 beta , 求导会比较简单。 frac partial y ...
2017-11-09 20:46 1 15515 推荐指数:
,防止除以方差出现0的操作,默认为1e-5(不同框架采用的默认值不一样)。 通常,BN层的设置如下: ...
在卷积神经网络中。常见到的激活函数有Relu层 relu层有个很大的特点:bottom(输入)和top(输出)一致,原因是:RELU层支持in-place计算,这意味着bottom的输出和输入相同以避免内存的消耗 caffe中的in-place操作:caffe利用in-place计算 ...
Scale Layer是输入进行缩放和平移, ...
一般说的BN操作是指caffe中的BatchNorm+Scale, 要注意其中的use_global_states:默认是true【在src/caffe/caffe.proto】 训练时:use_global_states:false 测试时:use_global_states:true ...
在Fully Convolutional Networks(FCN)中,会用到Crop 层,他的主要作用是进行裁切。下面我们举一个例子来说明如何使用Crop 层。 Caffe中的数据是以 blobs形式存在的,blob是四维数据,即 (Batch size, number ...
在caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer(层)组成,常用的层如:数据加载层、卷积操作层、pooling层、非线性变换层、内积运算层、归一化层、损失计算层等;本篇主要介绍loss层 1. loss层总述 下面首先给出全loss层的结构设置的一个小例子 ...
在caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer(层)组成,常用的层如:数据加载层、卷积操作层、pooling层、非线性变换层、内积运算层、归一化层、损失计算层等;本篇主要介绍卷积层 参考 1. 卷积层总述 下面首先给出卷积层的结构设置的一个小例子(定义 ...
Eltwise层的操作有三个:product(点乘), sum(相加减) 和 max(取大值),其中sum是默认操作。 假设输入(bottom)为A和B,如果要实现element_wise的A+B,即A和B的对应元素相加,prototxt文件 ...