於深度學習的各個地方,由於在實習過程中需要修改網絡,修改的網絡在訓練過程中無法收斂,就添加了BN層進去 ...
一般說的BN操作是指caffe中的BatchNorm Scale, 要注意其中的use global states:默認是true 在src caffe caffe.proto 訓練時:use global states:false 測試時:use global states:true 重要 可以看到很多都是如下: layer bottom: conv top: conv name: bn con ...
2018-03-02 15:23 0 2296 推薦指數:
於深度學習的各個地方,由於在實習過程中需要修改網絡,修改的網絡在訓練過程中無法收斂,就添加了BN層進去 ...
以前使用Caffe的時候沒注意這個,現在使用預訓練模型來動手做時遇到了。在slim中的自帶模型中inception, resnet, mobilenet等都自帶BN層,這個坑在《實戰Google深度學習框架》第二版這本書P166里只是提了一句,沒有做出解答。 書中說訓練時和測試時使用 ...
在訓練一個小的分類網絡時,發現加上BatchNorm層之后的檢索效果相對於之前,效果會有提升,因此將該網絡結構記錄在這里,供以后查閱使用: 添加該層之前: 添加該層之后: ...
最近實驗當中借鑒了FPN網絡,由於FPN網絡對圖片shape有要求,采用了兩種方式,其一是在data_layer.cpp中,對原圖進行padding操作;其二是需要對特征圖進行類似crop操作,使得兩者進行eltwise操作的時候shape是一致的。 簡單說一下添加padding的操作 ...
caffe中大多數層用C++寫成。 但是對於自己數據的輸入要寫對應的輸入層,比如你要去圖像中的一部分,不能用LMDB,或者你的label 需要特殊的標記。 這時候就需要用python 寫一個輸入層。 如在fcn 的voc_layers.py 中 有兩個類: VOCSegDataLayer ...
常規的神經網絡連接結構如下  當網絡訓練完成, 在推導的時候為了加速運算, 通常將卷積層和 batch-norm 層融合, 原理如下 \[\begin{align*} y_{conv} &= w \cdot x + b \\ y_{bn} &= \gamma ...
轉載請注明出處: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6015990.html BatchNorm具體網上搜索。 caffe中batchNorm層是通過BatchNorm+Scale實現的,但是默認沒有bias。torch中的BatchNorm層使用 ...
對Resnet50.onnx模型進行BN和卷積層的融合 一、准備工作 安裝ONNX You can then install ONNX from PyPi (Note: Set environment variable ONNX_ML=1 for onnx-ml): pip ...