当前CNN卷积层的基本组成单元标配:Conv + BN +ReLU 三剑客,可以将BN层的运算融合到Conv层中,把三层减少为一层 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,适用于模型推理。 BN(批归一化)层常用于在卷积层之后,对feature maps进行归一化,从而加速网络学习,也具有一定的正则化...
新的卷积层的W为Wbn⋅Wconv,b为Wbn⋅bconv+bbn。 在具体实现时,由于卷积核一般具有的维度是(C,Cpre,k,k),也就是Wconv的维度,在计算Wbn⋅Wconv时,需要先把Wconv转换为(C,Cpre⋅k2),之后再把卷积核的维度转换回来,保证维度的一致。参考模型推理加速技巧:融合BN和Conv层。 在模型训练时不能把BN和...
GitHub - yuyq96/fuse_bn_conv_relu: PyTorch script to fuse BatchNorm layers into succeeding Conv or Linear layers in FX graph modegithub.com/yuyq96/fuse_bn_conv_relu 回顾:融合Conv-BN 由于本文的重点是探索将BN反向融合进后序Conv的可能性,因此不会过于详细地讨论前序Conv和BN算子融合的原理,还...
w是卷积核自动生成,b是偏置 class Conv2D(nn.Module): def __init__(self, kernel_size): super(Conv2D, self).__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.rand(kernel_size)) # 均匀分布权重w self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(1)) # 偏置b def forward(self, x): return corr2d(x, ...
BN一般在Conv之后，结构如下：Conv/Fc => BN => ReLU => Pool 我们可以把Conv和Fc都按照下述公式进行计算：BN公式如下：根据上述公式合并可得到：
def fuse(conv, bn): #将conv, bn传递进来 # 构建conv, bn融合后的新卷积fused # 因为融合后,只是权重核偏置发生变化,故输入通道数、输出通道数、卷积核大小等参数不变 fused = paddle.nn.Conv2D( conv._in_channels, conv._out_channels, kernel_size=conv._kernel_size, stride=conv._stride, padding...
神经网络各个操作层的顺序: 1、sigmoid,tanh函数:conv -> bn -> sigmoid -> pooling 2、RELU激活函数:conv -> bn -> relu -> pooling 一般情况下,先激活函数,后pooling。但
一、定义及公式 BN，Batch Normalization指批量样本的归一化，在卷积神经网络中经常会用到，可以说Conv2d...
深入理解BN、合并conv+BN公式推导 技术标签:深度学习 深入理解BatchNorm https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html https://www.cnblogs.com/tangweijqxx/p/10678935.html 合bn的原因 在训练深度网络模型时,BN(Batch Normalization)层能够加速网络收敛,并且能够控制过拟合,一般放在卷积层之后。BN 层将...
合并Conv层与BN层 合并原因 在训练深度模型时,BN层能够加快网络收敛,并且能够控制过拟合,一般放在卷积层之后(注意只是说一般,其实有些情况下,我是将BN层放在Conv层之前的,比如DenseNet网络)。BN层将数据归一化后,能够有效解决梯度消失与梯度爆炸问题。虽然BN层在训练起到了积极的作用,然而在网络前向推理时多了一些...