其中W_{conv}, b_{conv}, W_{bn}, b_{bn} 均需要reshape成 (num\_out\_channels, -1) 三、代码实现 1 参考博客代码 tehnokv.com/posts/fusin) def fuse_conv_and_bn(conv, bn): # # init fusedconv = torch.nn.Conv2d( conv.in_channels, conv.out_channels, kernel_size=conv.kernel_si...
加速训练 输出分布向着激活函数的上下限偏移,带来的问题就是梯度的降低,(比如说激活函数是sigmoid),通过normalization,数据在一一个合适的分布空间,经过激活函数,仍然得到不错的梯度。梯度好了自然加速训练。 降低参数初始化敏感 以往模型需要设置一个不错的初始化才适合训练,加了BN就不用管这些了,现在初始化方法中随...
def comp_conv2d(conv2d, X): X = X.reshape((1, 1) + X.shape) # 通道数1,样本维1, 输入X维度大小 Y = conv2d(X) # 调用conv2d函数 return Y.reshape(Y.shape[2:]) # Y是4D,从序号2开始取 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. ②padding=1,四周填充1行 8=8-3+1+1*2 conv2d ...
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+ BN基本成了亲...
public Conv2dBN (int inChannels, int outChannels, int kernalSize = 1, int stride = 1, int padding = 0, int dilation = 1, int groups = 1); 参数 inChannels Int32 输入通道。 outChannels Int32 输出通道。 kernalSize Int32 卷积层的内核大小。 stride Int32 卷积层的步长。 padding...
Sequential(conv, bn) 在这个示例中,我们首先定义了一个卷积层,然后使用nn.BatchNorm2d类创建了一个BN层。我们将卷积层的输出作为BN层的输入,并将它们一起放在一个Sequential模型中。这样,我们就可以在训练过程中使用BN来加速训练并提高模型的准确性。除了BN参数之外,Binary Cross Entropy(BCE)损失函数也是PyTorch中...
(stddev=0.1))conv_biases=tf.get_variable('biase',[32],initializer=tf.constant_initializer(0.0))conv=tf.nn.conv2d(input_tensor,conv_weights,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')relu=tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv,conv_biases))pool=tf.nn.max_pool(relu,ksize=[1,3,3,1],strides=[1,...
model=tf.keras.models.Sequential( Conv2D(filter=6, kernel_size=(5,5), padding='same'),# 卷积层 BatchNormalization(),# BN层 Activation('relu'),# 激活函数 MaxPool2D(pool_size=(2,2), strides=2, padding='same'),# 池化层 Dropout(0.2)# dropout层 )...
nn.Conv2d(1,6, kernel_size=5), BatchNorm(6, num_dims=4), nn.Sigmoid(),# 6值得就是通道数,4是因为这是卷积层后用的,注意加在激活函数前面 nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(6,16, kernel_size=5), BatchNorm(16, num_dims=4), nn.Sigmoid(), ...
折叠Batch Normalization,也叫作折叠BN。我们知道一般BN是跟在卷积层后面,一般还会接上激活函数,也就是conv+BN+relu这种基本组件,但在部署的时候前向推理框架一般都会自动的将BN和它前面的卷积层折叠在一起,实现高效的前向推理网络。 我们知道卷积层的计算可以表示为: ...