5)心脏毒性 除了造影剂所致的高血容量外,在选择性冠状动脉造影中,高渗透性可直接作用于窦房结引起心率过缓。高渗透性能使房室间传导、室内传导和复极化作用减弱,引起心电改变,使心率不齐和心室颤动的发生率增加。 6)疼痛与血管扩张 在外周血管造影中,虽然高渗造影剂所致内皮损害是一过性的,便产生的血管性疼痛却是非常明显的。除了和渗透
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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在Int8量化模型中，Conv+ReLU 一般也可以合并成一个Conv进行运算 [3] 。对于Int8ReLU，其计算公式可以写为 ：由于ReLU的输入（数值范围为 ）和输出（数值范围为 ）的数值范围不同，因此需要保证 和 、 和 是一致的。由于ReLU的截断操作，因此需要使用 和 ，即对于ReLU的输入，...
ReLU是比较早期的激活函数,近年来更多的模型选择使用GELU[11]作为激活函数,例如ConvNeXt要对齐的Swin Transformer。在ConvNeXt的实验中,GELU并没有提升模型的准确率和效率。但是为了对齐其它指标,ConvNeXt还是选择了GELU作为激活函数。 1.4.2 更少的激活函数 在以往的卷积网络中,我们倾向于为每一个卷积操作都添加一个...
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…
1. Batch normalization理解 BN可以作为激活层之前一层,将输入数据进行标准化, BN计算公式如下 激活函数、优化算法 ://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html https://blog.csdn.net/whitesilence/article/details/75667002...激活函数ReLU: https://www.cnblogs.com/makefile/p/activation-function.html ...
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。
作者首先通过普遍引入提供非线性以及高效可训练变换的结构来增强模型的表示能力。为此,作者采用了一个 Bottleneck ,由一个1x1卷积层将通道数减少到1/4,接着是一个DW 3x3卷积层,再接着是一个1x1卷积层将通道数扩充回原始值(图7)。在每个卷积层后,作者应用了BN和ReLU,这是标准做法。