https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85075706 ...

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 ...

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： ...

use_global_stats:如果为真，则使用保存的均值和方差，否则采用滑动平均计算新的均值和方差。该参数缺省时，如果是测试阶段等价为真，如果是训练阶段等价为假。 moving_average_fraction: 滑动平均的衰减系数，默认为0.999. eps:分母附加值 ...

这篇文章主要介绍了pytorch如何冻结某层参数的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 在迁移学习finetune时我们通常需要冻结前几层的参数不参与训练，在Pytorch中的实现 ...

注意，一般官方接口都带有可导功能，如果你实现的层不具有可导功能，就需要自己实现梯度的反向传递。 ...

for name, parms in net.named_parameters(): print('-->name:', n ...

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 ...