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更好地产生特征选择作用。因为输入值分布更接近0均值(有重构,所以不是等于0均值),于是relu的单侧抑制作用得以展现,不会出现输入全分布在0的一侧(正或负)。
由于实际 inference 的时候,BN 是 folding 到 Conv 中的,因此在量化训练的时候也需要模拟这个操作,得到新的 weight 和 bias,并用新的 Conv 估计量化误差来回传梯度。 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...
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,目...
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...
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...
因此Batch Normalization 层恰恰插入在 Conv 层或全连接层之后,而在 ReLU等激活层之前。而对于 dropout 则应当置于 activation layer 之后。 2.BN和Dropout共同使用时会出现的问题 BN和Dropout单独使用都能减少过拟合并加速训练速度,但如果一起使用的话并不会产生1+1>2的效果,相反可能会得到比单独使用更差的效果。
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...
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: ...
1. BN(Batch Normalization)层:BN层的作用是对神经网络的输入进行标准化处理,以加速神经网络的训练过程。通过对每个mini-batch的输入进行标准化,可以减少网络内部的协变量...
conv_bn_relu(name + '/conv3', channels, channels, 1), ) else: self.conv = nn.Sequential( slim.conv_bn_relu(name + '/conv1', in_channels, channels, 1), slim.conv_bn(name + '/conv2', channels, channels, 3, stride=stride, dilation=dilation, padding=dilation, groups=channels), ...