1.首先我们将测试阶段的BN层(一般称为frozen BN)等效替换为一个1x1卷积层 2.将卷积层与归一化层融合 pytorch-BN融合 importtorchimporttorchvisiondeffuse(conv,bn):fused=torch.nn.Conv2d(conv.in_channels,conv.out_channels,kernel_size=conv.kernel_size,stride=conv.stride,padding=conv.padding,bias=True)# ...
一、简介1. 意义:conv层和bn层的融合能够给网络提速。 2. 背景:先学习了( 这个博客)的内容。学习时发现代码的实现和理论的介绍不太一样,遂深入研究了一番,修正了部分内容。3. 文章结构:本文先介绍基本理论知…
当前CNN卷积层的基本组成单元标配:Conv + BN +ReLU 三剑客。但其实在网络的推理阶段,可以将BN层的运算融合到Conv层中,减少运算量,加速推理。本质上是修改了卷积核的参数,在不增加Conv层计算量的同时,略去了BN层的计算量。公式推导如下。 Conv层的参数: w,b。 x1=w∗x+b ...
1.bn合并的必要性:bn层即batch-norm层,一般是深度学习中用于加速训练速度和一种方法,一般放置在卷积层(conv层)或者全连接层之后,将数据归一化并加速了训练拟合速度。但是bn层虽然在深度学习模型训练时起到了一定的积极作用,但是在预测时因为凭空多了一些层,影响了整体的计算速度并占用了更多内存或者显存空间。所以我...
bn和卷积conv层融合pytorch 卷积层代码 1.导入包import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l2.卷积层的相关运算:跟着沐神手写二维交叉运算。我承认我是一个打字员def corr2d(X, K): '''计算二维互相关运算''' kh, kw = K.shape # 把卷积核的高和宽赋值给kh=K.shape[0],kw=...
例如本次项目提到的Conv和BN的融合 1 BN概念及公式介绍 Batch Normalization是谷歌研究员于2015年提出的一种归一化方法,其思想非常简单,一句话概括就是,对一个神经元(或者一个卷积核)的输出减去统计得到的均值,除以标准差,然后乘以一个可学习的系数,再加上一个偏置。公式如下 公式1 其中μ\muμ 为一个Batch内...
在Int8量化模型中，Conv+ReLU 一般也可以合并成一个Conv进行运算 [3] 。对于Int8ReLU，其计算公式可以写为 ：由于ReLU的输入（数值范围为 ）和输出（数值范围为 ）的数值范围不同，因此需要保证 和 、 和 是一致的。由于ReLU的截断操作，因此需要使用 和 ，即对于ReLU的输入，...
第三个分支,原文中讲的是“用两组1×1卷积将特征的通道减半压缩,一是为了减少参数量防止过拟合,二是方便后续进行卷积特征拼接进行加性融合;接着在第一组1×1卷积后加入两组3×3卷积来替代5×5卷积后按通道进行拼接(Combine按通道拼接)。”原文将这个分支称作双卷积分支DConv,卷积能提取丰富特征,在拼接后接入一...
类似地,没有必要将深层神经网络特征看作非结构化向量。例如,对于网络的 conv1(第一卷积层),期望滤波器及其水平翻转在自然图像上呈现类似的滤波器响应分布是合理的。如果 conv1 碰巧近似学习这一对滤波器,或者如果通过设计将水平翻转(或其他变换)设计为架构 ,则可以将这些滤波器的相应通道一起归一化。