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Leak
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...
不是说relu前和relu后的scale与zp一定保持一致,大致推了下relu层的公式,应该有s2*(q2-z2) = max(s1*(q1 - z1), 0), 则q2=max(s1/s2*(q1-z1), 0) + z2,如果严格按照这个公式来,输入relu层的值是s1/s2*(q1 - z1)或者是(q1 - z1),而不是文章里边举例的q1,这样的话是可以将relu后的值...
Dropout的核心思想是训练时以一定的概率p(通常是50%)关闭隐藏层神经元的输出,也就是输出为0。这种策略可以从不同角度理解:首先这使得每次训练的模型并不是相同的结构,可以认为是原网络的子集,最终的输出是这些不同模型不同结构共同作用的结果(类似于集成学习中Bagging的策略);另外Dropout方法可以让神经元之间减小依赖...
卷积层的中间层数据shape: Npq*r,r为channels。 数据的shape必须非常清楚,因为假如自己处理卷积层就需要用到shape 卷积层实现 1、卷积层自身多了 Kernel 这个属性并因此带来了诸如 Stride、Padding 等属性,不过与此同时、卷积层之间没有权值矩阵, 2、卷积层和普通层的shape属性记录的东西不同,具体而言: ...
可见BN层往往是放在Conv/FC层之后，ReLU激活层之前的，这是为什么呢？如上面的Sigmoid + Tanh +ReLU三...
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...
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，...
在TensorRT中会对网络结构进行垂直整合，即将 Conv、BN、Relu 三个层融合为了一个层，即CBR融合 在BN层中，首先对输入 进行归一化（ 输入张量的均值， 输入张量的方差），然后对归一化的结果进行比例缩放和位移。 [1] [2]展开可得：带入替换后可得：此时可以将BN层视为一个1x1卷积层。BN...
Scale层:Scale层通常与BN层一起使用,用于对BN层输出的标准化结果进行缩放和平移操作,以恢复神经网络的表达能力。Scale层可以学习到每个特征的缩放系数和偏置量,使得神经网络可以更好地适应不同的数据分布。 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...