关于bn与relu的顺序的问题
关于bn和relu的相对顺序网上的见解不一致，但在resnet、mobilenetv2、detectron2、maskrcnn_benchmark见到的都是conv+bn+relu的顺序，没见过conv+relu+bn的顺序，遂感到很疑惑，于是上网上查了一下。 从数据饱和区的角度讲有比较好的讨论 ...
原文：BN和Relu
Batch normalization ReLU 批归一化 BN 可以抑制梯度爆炸 消失并加快训练速度 原论文认为批归一化的原理是：通过归一化操作使网络的每层特征的分布尽可能的稳定，从而减少Internal Covariate Shift relu是目前应用最为广泛的激活函数， 由于其梯度要么是 ，要么是 ，可以有效抑制梯度爆炸 消失 通过BN和ReLU，目前的网络已经可以达到非常深 网络越深， ...
2019-11-10 19:05 0 402 推荐指数：
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神经网络量化入门--Folding BN ReLU代码实现
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预训练的用处：规则化，防止过拟合；压缩数据，去除冗余；强化特征，减小误差；加快收敛速度。标准的sigmoid输出不具备稀疏性，需要用一些惩罚因子来训练出一大堆接近0的冗余数据来，从而产生稀疏数据，例如L1、L1/L2或Student-t作惩罚因子。因此需要进行无监督的预训练。而ReLU是线性修正 ...
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