以前使用Caffe的时候没注意这个，现在使用预训练模型来动手做时遇到了。在slim中的自带模型中inception, resnet, mobilenet等都自带BN层，这个坑在《实战Google深度学习框架》第二版这本书P166里只是提了一句，没有做出解答。 　　书中说训练时和测试时使用 ...

Pytorch的训练模式和测试模式切换 由于训练的时候Dropout和BN层起作用，每个batch BN层的参数不一样，dropout在训练时随机失效点具有随机性，所以训练和测试要区分开来。 使用时切记要根据实际情况切换： model.train()model.eval() 切记 ...

nn.Conv2d() & nn.Max_pool2d() & nn.BatchNorm2d()& nn.Dropout2d() nn.Conv2d(): 一个二维卷积层的输入张量为（\(N, C_{in}, H, W\)）,输出为 (\(N, C_{out}, H ...

参考：tensorflow中的batch_norm以及tf.control_dependencies和tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的探究 1. Batch Normalization 对卷积层来说，批量归一化发生在卷积计算之后、应用激活函数之前。训练阶段：如果卷积计算 ...

ResNet网络的训练和预测 简介 Introduction 图像分类与CNN 图像分类 是指将图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法，是计算机视觉中其他任务，比如目标检测、语义分割、人脸识别等高层视觉任务的基础。 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 ...

1. 池化层 在卷积网络中， 通常会在卷积层之间增加池化（Pooling） 层， 以降低特征图的参数量， 提升计算速度， 增加感受野， 是一种降采样操作。池化是一种较强的先验， 可以使模型 ...

论文链接：BN-NAS: Neural Architecture Search with Batch Normalization 1. Motivation 之前的One-shot NAS工作在搜索过程中有两个特点： 训练所有模块的参数 使用在验证集上的准确率作为评价指标 ...

相关包导入 数据集预处理思路 四种天气数据集的所有图像放在同一个文件夹下，并以天气类型和图像序号为文件名 四种天气分别是：cloudy、rain、shine、sunrise ImageFold ...