在训练一个小的分类网络时，发现加上BatchNorm层之后的检索效果相对于之前，效果会有提升，因此将该网络结构记录在这里，供以后查阅使用： 添加该层之前： 添加该层之后： ...

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 ...

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 ...

转载请注明出处： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6015990.html BatchNorm具体网上搜索。 caffe中batchNorm层是通过BatchNorm+Scale实现的，但是默认没有bias。torch中的BatchNorm层使用 ...

batchnorm层的作用是什么？ batchnorm层的作用主要就是把结果归一化， 首先如果没有batchnorm ，那么出现的场景会是： 过程模拟 首先batch-size=32,所以这个时候会有32个图片进入resnet. 其次image1进入resnet50里面第２个卷积层 ...

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本文讲解一些其它的常用层，包括：softmax_loss层，Inner Product层，accuracy层，reshape层和dropout层及其它们的参数配置。 1、softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的。softmax是一个分类器，计算 ...

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 ...