ReLU和BN的使用顺序是先使用ReLU,再使用BN。 BN是对数据进行规范化操作,因此理论上,BN可以在网络中的任意位置使用。在实际应用中,通常是两种做法,一种是在激活函数前使用,一种是在激活函数后使用。在激活函数前使用时,BN后的数据可以直接作为激活函数的输入,缓解激活函数的输出落入梯度饱和区。在激活函数后使用时...
卷积bnrelu表达式卷积bnrelu表达式 卷积、BN和ReLU是深度学习中常用的三个基本操作,它们在卷积神经网络(CNN)中扮演着非常重要的角色。卷积操作可以提取图像或者其他数据的特征,BN可以加速训练过程,ReLU可以增强网络的非线性特性。因此,将这三个操作放在一起使用可以得到非常好的效果。 卷积操作是通过在输入数据上滑动一...
导致Dead ReLU问题的其中一个潜在因素为Learning Rate太大,假设在某次更新中,误差非常大,这时候若LR也很大,会导致权重参数更新后,神经元的数据变化剧烈,若该层中多数神经元的输出向负区间偏向很大,导致了大部分权重无法更新,会陷入Dead ReLU问题中。 当然,小learning rate也是有可能会导致Dead ReLU问题的,于是出现了...
relu是目前应用最为广泛的激活函数, 由于其梯度要么是1,要么是0,可以有效抑制梯度爆炸/消失 通过BN和ReLU,目前的网络已经可以达到非常深 网络越深,提取的特征往往越抽象,越具有语义信息。过渡抽象的特征可能并不适合相对简单的任务。
1:relu+bn 从Internal Covariate Shift(内协变量移位,即随着网络层数的加深,高层的参数更新要不断的去适应底层的参数,前面层参数的更新会导致下一层的的输入发生变化,即每一层的输入数据分布一直在发生变化)角度来说,对网络层经过**函数以后进行norm,使得每一层的输入数据分布一致(即均值为0,方差为1),零均值的...
BN和Relu Batch normalization + ReLU 批归一化(BN)可以抑制梯度爆炸/消失并加快训练速度 原论文认为批归一化的原理是:通过归一化操作使网络的每层特征的分布尽可能的稳定,从而减少Internal Covariate Shift relu是目前应用最为广泛的激活函数, 由于其梯度要么是1,要么是0,可以有效抑制梯度爆炸/消失 通过BN和ReLU,...
关于bn和relu的相对顺序网上的见解不一致,但在resnet、mobilenetv2、detectron2、maskrcnn_benchmark见到的都是conv+bn+relu的顺序,没见过conv+relu+bn的顺序,遂感到很疑惑,于是上网上查了一下。 从数据饱和区的角度讲有比较好的讨论,即如果先进行relu,那么在bn的时候有些单元已经失活了,造成bn不稳定,影响模型性...
ReLU(Rectified Linear Unit)层:ReLU层是一种激活函数,常用于神经网络的隐藏层。ReLU函数可以将小于0的输入值置为0,保持大于0的输入值不变,从而引入非线性因素,提高神经网络的表达能力和拟合能力。ReLU函数还具有稀疏性和抑制过拟合的作用,能够加速神经网络的训练过程并提高性能。 0 赞 0 踩最新...
虽然现在网络一般默认用BN-ReLu。但这其实仍然是一个开放性的问题。从Internal Covariate Shift的角度,每一层的输出可以看作下一个子网络的输入,ReLu-BN更符合解释。而从激活函数的角度,应该norm激活之前的数据分布,即BN-ReLu。 不过我们可以分析一下,这两种norm方式都有一定的好处: BN-ReLu BN-ReLu可以让relu更...
Conv与ReLU合并 在量化中,Conv + ReLU 这样的结构一般也是合并成一个 Conv 进行运算的,而这一点在全精度模型中则办不到。 在之前的文章 中说过,ReLU 前后应该使用同一个 scale 和 zeropoint。这是因为 ReLU 本身没有做任何的数学运算,只是一个截断函数,如果使用不同的 scale 和 zeropoint,会导致无法量化回 ...