mean和variance是不会进行学习的,而gamma和beta两个参数是可以通过反向传播学习的,通过这两个参数对数据进行扩大和平移,恢复部分特征的分布。 BN层的主要功能总结为两点: 1)归一化scale 没有BN层时,若LR设置较大,在配合ReLU激活函数时,容易出现Dead ReLU问题。 2)数据初始化集中,缓解overfitting(这里还理解得不是...
这当然没问题,不过对于 conv + bn 的融合来说,最实质的提升在于:由于 bn 的 mean 和 var 是离线计算好的,所以 conv + bn 融合后的大卷积里的 w_new 和 b_new 完全可以提前计算好,这相当于什么呢,就是原先我需要做一次卷积 (矩阵乘,tensorcore / cube 等矩阵运算单元) 和 一次 bn (点乘,vector 矢量...
这个存储的bn参数是通过移动平均法得到的: 当前mean = 0.1 * 当前mean + 0.9 * 以前的mean var同理
如ReLU，参数都变成大于0的了，那ReLU就失去了意义，所以需要BN层先将数据拉回正态分布的形式，然后在...
所以bn放到relu之前的好处可以这样理解:bn可以防止某一层的激活值全部都被抑制,从而防止从这一层往前传的梯度全都变成0,也就是防止梯度消失。(当然也可以防止梯度爆炸) 1、“Internal Covariate Shift”问题 从论文名字可以看出,BN是用来解决“Internal Covariate Shift”问题的,那么首先得理解什么是“Internal Covariate...
简单点说: BN就是对每层的输入进行中心化和标准化 BN会加大训练时的计算量, 但是收敛过程会更快(迭代的次数更少) BN相当于在两层网络的中间加入一个标准化处理层, 用来解决输入与输出方差的差异 ReLU和None activity function不需要scale(下层权重会受影响)...
小结一下,从部署的角度来看 bn 和 in 算子,如果 in 算子的 mean 和 var 是训练时离线存储的,那么 in 和 bn 在部署和推理效率上和 bn 是差不多的;如果 in 算子的 mean 和 var 是推理时在线计算的,那么 in 会比 bn 效率低,这样的 in 其实对于部署不是很友好。
小结一下,从部署的角度来看 bn 和 in 算子,如果 in 算子的 mean 和 var 是训练时离线存储的,那么 in 和 bn 在部署和推理效率上是差不多的;如果 in 算子的 mean 和 var 是推理时在线计算的,那么 in 会比 bn 效率低,这样的 in 其实对于部署不是很友好。
饱和问题和由此产生的梯度消失通常通过使用修正线性单元激活(ReLU (x)=max (x,0) ReLU ( x )= max ( x ,0)),更好的参数初始化方法和小的学习率来解决。然而,如果我们能保证非线性输入的分布在网络训练时保持更稳定,那么优化器将不太可能陷入饱和状态,进而训练也将加速。
饱和问题和由此产生的梯度消失通常通过使用修正线性单元激活( ReLU(x)=max(x,0)),更好的参数初始化方法和小的学习率来解决。然而,如果我们能保证非线性输入的分布在网络训练时保持更稳定,那么优化器将不太可能陷入饱和状态,进而训练也将加速。 2.3,减少 Internal Covariate Shift 的一些尝试 1,白化(Whitening): ...