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： ...

在卷積神經網絡中。常見到的激活函數有Relu層 relu層有個很大的特點：bottom（輸入）和top（輸出）一致，原因是：RELU層支持in-place計算，這意味着bottom的輸出和輸入相同以避免內存的消耗 caffe中的in-place操作：caffe利用in-place計算 ...

Caffe Scale層解析 前段時間做了caffe的batchnormalization層的解析，由於整體的BN層實現在Caffe是分段實現的，因此今天抽時間總結下Scale層次，也會后續兩個層做合並做下鋪墊。 基本公式梳理 Scale層主要完成 \(top = alpha ...

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 ...

batchnorm層的作用是什么？ batchnorm層的作用主要就是把結果歸一化， 首先如果沒有batchnorm ，那么出現的場景會是： 過程模擬 首先batch-size=32,所以這個時候會有32個圖片進入resnet. 其次image1進入resnet50里面第２個卷積層 ...

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本文講解一些其它的常用層，包括：softmax_loss層，Inner Product層，accuracy層，reshape層和dropout層及其它們的參數配置。 1、softmax-loss softmax-loss層和softmax層計算大致是相同的。softmax是一個分類器，計算 ...

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 ...