Pytorch的訓練模式和測試模式切換 由於訓練的時候Dropout和BN層起作用，每個batch BN層的參數不一樣，dropout在訓練時隨機失效點具有隨機性，所以訓練和測試要區分開來。 使用時切記要根據實際情況切換： model.train()model.eval() 切記 ...

參考：tensorflow中的batch_norm以及tf.control_dependencies和tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的探究 1. Batch Normalization 對卷積層來說，批量歸一化發生在卷積計算之后、應用激活函數之前。訓練階段：如果卷積計算 ...

1. 池化層 在卷積網絡中， 通常會在卷積層之間增加池化（Pooling） 層， 以降低特征圖的參數量， 提升計算速度， 增加感受野， 是一種降采樣操作。池化是一種較強的先驗， 可以使模型更關注全局特征而非局部出現的位置， 這種降維的過程可以保留一些重要的特征信息， 提升容錯能力 ...

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 ...

全連接層加dropout層防止模型過擬合，提升模型泛化能力 卷積網絡中參數較少，加入dropout作用甚微。然而，較低層的中加入dropout是仍然有幫助，因為它為較高的全連接層提供了噪聲輸入，從而防止它們過擬合。 一般對於參數較多的模型，效果更好 做法 1、其實Dropout很容易實現 ...

一、全連接層 　　tensorflow中用tf.keras.layers.Dense()這個類作為全連接的隱藏層，下面是參數介紹： 　　tf.keras.layers.Dense() inputs = 64, # 輸入該網絡層的數據 units = 10, # 輸出的維度大小 ...

Dropout層在神經網絡層當中是用來干嘛的呢？它是一種可以用於減少神經網絡過擬合的結構，那么它具體是怎么實現的呢？ 假設下圖是我們用來訓練的原始神經網絡： 一共有四個輸入x_i，一個輸出y。Dropout則是在每一個batch的訓練當中隨機減掉一些神經元，而作為編程 ...

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 ...