caffe中BN層
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 ...
原文：Tensorflow訓練和預測中的BN層的坑
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P 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的參數is training都為True，然后給出了一個鏈接供參考。本人剛開始使用時也是按照書中的做法沒有改動，后來從 ...
2018-10-24 10:57 0 7256 推薦指數：
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Tensorflow 用訓練好的模型預測
本節涉及點： 從命令行參數讀取需要預測的數據 從文件中讀取數據進行預測 從任意字符串中讀取數據進行預測 一、從命令行參數讀取需要預測的數據 訓練神經網絡是讓神經網絡具備可用性，真正使用神經網絡時，需要對新的輸入數據進行預測， 這些輸入數據 不像訓練數據那樣是有目標值 ...
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