首先,对称量化对于离散的最值是非常敏感的,因为量化的方法是找到最值然后左右映射;其次,在激活函数是relu的时候,激活值全大于0,这个情况下还是用对称量化就会浪费一个bit的表示能力,只能[0, 127]; 2. per-tensor和per-channel量化: per-tensor就是整个神经网络层用一组量化参数(scale, zero-point),per-channel...
如果这个激活是Relu,而Relu是不需要感知数据量化参数的,那么前后的两个伪量化节点是可以删掉一个的(留下的一个是用来量化Conv输出的);但如果激活不是Relu,而是前面提到的Swish、Gelu这些,那么前后两个伪量化节点都是需要保留的。 讲完模拟量化模型,我们再来看一下模拟量化模型的(Q/DQ)伪量化节点的具体行为。 伪量...
use_bias: Boolean类型, 这一层是否有bias单元. kernel_initializer: 默认是GlorotUniform,通过输入和输出单元个数来推演权重矩阵尺寸 ( 可选项在keras.initializers). bias_initializer:kernelbias单元的初始化器,默认是0 ( 可选项在keras.initializers). kernel_regularizer: Regularizer function applied to thekernelwei...
groups（默认为 1）：分组卷积。指定卷积分组的数量。in_channels和out_channels都必须能被groups整除。（这个参数先按默认值，目前还用不到，先不管他。）bias（默认为 True）：是否为每个输出通道添加偏置项。padding_mode（默认为‘zeros’）：用于指定填充模式。可以是 ‘zeros’、‘reflect’ 、 ‘replicate’和...
relu(self.fc7(x)) x = self.dropout(x) logits = self.fc8(x) return logits def __load_pretrained_weights(self): """Initialiaze network.""" corresp_name = { # Conv1 "features.0.weight": "conv1.weight", "features.0.bias": "conv1.bias", # Conv2 "features.3.weight": "conv2...
回到nn.Conv2d上来,我们可以通过实例名.weight和实例名.bias来查看卷积层的权重和偏置,如上图所示。还有小伙伴要问了,那么它们是如何初始化的呢? 首先给结论,在nn模块中,Pytorch对于卷积层的权重和偏置(如果需要偏置)初始化都是采用He初始化的,因为它非常适合于ReLU函数。这一点大家看Pytorch的nn模...
激活函数指的是在卷积操作后对输出进行非线性变换的函数。常用的激活函数包括ReLU、sigmoid和tanh等。7. 权重初始化方式（weight_init）权重初始化方式指的是对卷积核权重进行初始化的方法。常用的权重初始化方法包括随机初始化、Xavier初始化和He初始化等。8. 偏置项（bias）偏置项指的是在卷积操作后加上一个常量值...
bias_filler { type: "constant" value: 1 } } } layer { name: "relu2" type: "ReLU" bottom: "conv2" top: "conv2" } CNN的结构分析—Pooling层 使用卷积核提取的大量特征,产生超高的维度,面临着表示困难的问题,且直接叠加的卷积层会产生更庞大的卷积特征集合。Pooling层一般作为显著性选取和降维的作...
/* requantize.cpp */ // 下面截取了部分代码 for (int i=0; i<size; i++) { ptr[i] = float2int8(((intptr[i] * scale_in) + bias) * scale_out); if (fusion_relu && ptr[i] < 0) ptr[i] = 0; } 可以看到,在requantize的过程中,有两个优化点: 不再显式的存储Conv1反量化的...
Activation：指定卷积操作后应用的激活函数。常用的激活函数有ReLU，它有助于提高网络的非线性表达能力和表现。Use_bias：决定是否在每个滤波器输出后添加一个可学习的偏置项。默认情况下，偏置是启用的。Initialization：指定卷积核的初始化方法。常用的初始化方法有glorot_uniform和he_normal，它们根据网络的...