原文:卷積層和BN層融合

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 amp w cdot x b y bn amp gamma cdot left frac y conv E x sqrt Var x epsilon right beta amp gamma cdot left frac wx b ...

2018-08-27 17:08 0 4824 推薦指數:

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對ONNX模型進行BN卷積融合

對Resnet50.onnx模型進行BN卷積融合 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 ...

Wed Aug 21 23:04:00 CST 2019 0 619
卷積神經網絡】對BN的解釋

Shift 個人覺得BN的作用是加快網絡學習速率,論文中提及其它的優點都是這個優點的副產品。 網上對BN解釋 ...

Mon Sep 24 03:03:00 CST 2018 1 8596
BN

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進去 ...

Sun Feb 24 04:13:00 CST 2019 0 3398
caffe中BN

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 ...

Fri Mar 02 23:23:00 CST 2018 0 2296
卷積和池化

卷積神經網絡是在BP神經網絡的改進,與BP類似,都采用了前向傳播計算輸出值,反向傳播調整權重和偏置;CNN與標准的BP最大的不同是:CNN中相鄰之間的神經單元並不是全連接,而是部分連接,也就是某個神經單元的感知區域來自於上層的部分神經單元,而不是像BP那樣與所有的神經單元相連接。CNN ...

Thu Dec 01 06:32:00 CST 2016 0 9036
卷積與池化

構建了最簡單的網絡之后,是時候再加上卷積和池化了。這篇,雖然我還沒開始構思,但我知道,一 ...

Mon Aug 19 01:20:00 CST 2019 0 1227
 
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