缓解梯度消失问题:相比于传统的激活函数(如 sigmoid 和 tanh),ReLU函数在正区间的导数为 1,这使得在反向传播过程中梯度不会被压缩得太小,从而在一定程度上缓解了梯度消失问题,有利于深层神经网络的训练。 提高计算效率:ReLU函数的计算比较简单,它只是比较输入值和 0,然后取最大值,相比于一些复杂的激活函数(如 sig...
Transformer也是一个归一化层使用的非常少的网络结构,因此在ConvNeXt中也使用了更少的归一化操作,它仅在第一个 1\times1 卷积之前添加了一个BN,而更多的归一化操作对模型效果提升并没有帮助。通过这个操作将模型的准确率提升至81.4%。 1.4.4 BN替换为LN 根据我们之前的经验,BN[12]经常被用在CNN中,而LN[13]...
6. 零散点 BN融合:就是在推理过程中将Bn层和conv层的参数进行融合,两层融合为一层: BN参数刚好可以每次都融合到每个 channel的scale里,对性能几乎不会产生影响。而对于per-tensor来说每个通道的BN参数不一样,如果想要直接融合进 scale里面,就变成了通道数个scale_k,如果选一个最大的scale_k,性能就会崩坏。意思...
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Transformer块通常也具有较少的规一化,故本文删除了原始ResNet块的两个BatchNorm(BN)层,只在conv 1×1层之前留下一个BN层(上图右)。这进一步将性能提高到81.4%,超过了Swin-T的结果。 Substituting BN with LN BatchNorm是ConvNets中的一个重要组件,因为其提高了收敛性并减少了过拟合。然而,BN可能会对模型的...
第一,relu激活函数不是一到负数就成为dead cell的,如果是较大的负数,比如-0.5,-0.1这样子的,还是可以从dead变为active的,因为其他参数的调整,可以使输入发生变化。只有较大的梯度,将这个神经元的激活值变为比较小的负数,比如-1000,才会形成dead relu。 第二,bn在relu之前还是之后貌似结果差别不大,翻了下原始论...
使用GELU替换ReLU,精度没有变化 更少的activate functions,研究者发现Transformers很少激活函数。删除了residual block中的所有GELU层,除了两个1×1层之间的。精度提升了到了81.3% 使用更少的normalization layers。仅仅在1x1之间使用BN,精度提升到了81.4%。研究者还发现,在每个Block的开始添加一个额外的BN层,精度不会提...
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...
4、用 LN 代替 BN 作者用 LN代替了 BN层。他们注意到在原始 ResNet 中提到这样做会损害性能,但经过作者以上的所有的更改后,性能提高到 81.5% 上面4个步骤让我们整合起来操作: classBottleNeckBlock(nn.Module): def__init__( self, in_features: int, ...
Closed Incorrect order: conv-BN-ReLU instead of BN-ReLU-conv#4 Description apacha opened on May 29, 2017 Described in the original paper and as can be seen in the original implementation, the authors suggested that for blocks, the internal structure should be: BatchNormalization-ReLU-Convolutio...