当前CNN卷积层的基本组成单元标配:Conv + BN +ReLU 三剑客,可以将BN层的运算融合到Conv层中,把三层减少为一层 减少运算量,加速推理。本质上是修改了卷积核的参数,在不增加Conv层计算量的同时,适用于模型推理。 BN(批归一化)层常用于在卷积层之后,对feature maps进行归一化,从而加速网络学习,也具有一定的正则化...
ReLU层是一种激活函数层,它的作用是引入非线性因素到神经网络中。ReLU函数的定义为 f(x)=max(0,x),即当输入值大于 0 时,输出为该输入值;当输入值小于或等于 0 时,输出为 0。 例如,对于输入数据 [ -1, 2, -3, 4 ],经过 ReLU函数后输出为 [0, 2, 0, 4 ]。 参数说明 ReLU函数本身没有可学习...
conv bn relu合并 merge concat join,pandas中数据的合并方案主要有concat,merge,join等函数。其中concat主要是根据索引进行行或列的拼接,只能取行或列的交集或并集。merge主要是根据共同列或者索引进行合并,可以取内连接,左连接、右连接、外连接等。join的功能跟merge
Layer-Folding和DepthShrinker只在一个或几个有限模型上进行了验证,而ReLU的硬性移除可能会对子网的准确性产生影响。 Transformer家族模型在各种视觉任务中表现出色;然而,其高推理成本和显著的内存占用限制了其广泛的应用。为了解决内存占用问题,层剪枝是一种有效的解决方案。动态跳过以移除某些层已经成为Transformer压缩的主...
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...
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回到第二个图的激活节点上,激活节点前后都有一个伪量化节点。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。
将W-MSA 和 SW-MSA 替换为 7x7 的 DW 卷积+BN+Relu 模块 将stage 中的 LN 全部换成 BN 为了进一步提高性能,还提出动态权重版本,即将 DW 卷积替换为带有 SE 模块的动态加权 DW (D-DW) 其性能如下所示: 可以看出,如此简单的模型性能和 Swin Transformer 差不多,这也和 ConvMixer 相互印证了。
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...
(1)渗透压 由于目前常用的造影剂其渗透压均明显超过血液,是其2~5倍,故很易产生种损害。 1)内皮和血一脑屏障损害 高渗的造影剂注入血管后,细胞外液渗透压突急剧增加,细胞内液快速排出,导致血管内皮细胞皱缩,细胞间连接变得松散、断裂,血一脑屏障受损,造影剂外渗至脑组织间隙,使神经细胞暴露在造影剂的化学毒性危...