3)高血容量 除了细胞内液排出外,高渗造影剂可使组织间液进入毛细血管,从而使血容量快速增加,可达10%~15%,导致心脏负荷增加。但不久,随造影剂外渗至血管外及渗透性利尿作用,血容量很快恢复正常。 4)肾毒性 虽然造影剂诱发的肾功能衰竭总的发生率较低(<1%)。便在原有肾功能不全患者可达10%~20%,60%造影剂诱...
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,翻了下原始论文,猜测作者应该是先对sigmoid做了实验,把BN放在了之前,然后relu就直接follow之前的做法了。 第三,需要理解bn的作用在于通过平滑隐藏层输入的分布,帮助随机梯度下降的进...
根据我们之前的经验,BN[12]经常被用在CNN中,而LN[13]通常是用来解决BN在样本量过少的时候归一化统计量偏差过大的问题的。也有实验结果表明,如果将残差网络中的BN直接替换为LN的话,模型的性能反而会下降。 但是在ConvNeXt中,因为之前作者做了若干个将卷积网络向Transformer的改进,因此这里也尝试了将ConvNeXt中的BN...
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...
，因此BN与Conv融合之后 融合之后：线性整流函数（Rectified Linear Unit, ReLU）即： ，又称修正线性单元，是一种人工神经网络中常用的激活函数（activation function）。在神经网络中，线性整流作为神经元的激活函数，定义了该神经元在线性变换之后的非线性输出结果。换言之，对于来自上一层卷积层的输入...
当前CNN卷积层的基本组成单元标配:Conv + BN +ReLU 三剑客。但其实在网络的推理阶段,可以将BN层的运算融合到Conv层中,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,略去了B…
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类似,因此不再赘述。
ESNB和ResConv分别通过进化算法和可微参数识别需要剪枝的层。Layer-Folding和DepthShrinker在块内移除非线性激活函数,并使用结构重参化技术将多个层合并为单个层。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。
原ConvNeXt网络使用GELU[23]作为激活函数,是ReLU[24]的一种更平滑的变体,一般情况下其激活函数的形式: , 其中,x作为神经元输入,x越大,激活输出x越有可能保留,x越小则有可能使激活结果为0。GELU函数在硬饱和区影响收敛,因此本研究使用PReLU激活函数。其定义: ...