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 ...

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 ...

上一篇文章介绍了如何把 BatchNorm 和 ReLU 合并到 Conv 中，这篇文章会介绍具体的代码实现。本文相关代码都可以在 github 上找到。 Folding BN 回顾一下前文把 BN 合并到 Conv 中的公式： \[\begin{align} y_{bn ...

激活函数（relu，prelu，elu，+BN）对比on cifar10 可参考上一篇： 激活函数 ReLU、LReLU、PReLU、CReLU、ELU、SELU 的定义和区别 一．理论基础 1.1激活函数 1.2 ...

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 ...

relu函数是否存在梯度消失问题以及relu函数的死亡节点问题 存在，在小于的时候，激活函数梯度为零，梯度消失，神经元不更新，变成了死亡节点。 出现这个原因可能是因为学习率太大，导致w更新巨大，使得输入数据在经过这个神经元的时候，输出值小于0，从而经过激活函数的时候为0，从此不再更新 ...

论文名字：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 论文地址：https://arxiv.org/abs/1502.03167 BN被广泛应用 ...

批量归一化（BN: Batch Normalization) 1 BN训练 1）随机梯度下降法（SGD）对于训练深度网络简单高效，但是它有个毛病，就是需要我们人为的去选择参数，比如学习率、参数初始化、权重衰减系数、Drop out比例等。这些参数的选择对训练结果至关重要 ...