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...
if new_v < 0.9 * v: new_v += divisor return new_v # 该类用于创建3*3(或者传入1*1)conv, bn, relu6 的模块; 实例化该类用于创建 InvertedResidual 模块; class ConvBNReLU(nn.Sequential): # nn.Sequential 会根据下面传入构造函数中的模块, 按照顺序构建出来 def __init__(self, in_planes, ...
1)用GELU来代替ReLU。80.6 2)用更少的激活函数。除了两个1x1 conv之间的GELU层之外,其他的激活函数都去掉了。81.3 3)更少的normalization层。只保留了1x1 conv之前的BN。作者尝试在每个block之前保留一个BN并不会带来涨点。81.4 4)用LN代替BN。81.5 5)使用2x2,stride=2的卷积来代替spatial down-sampling。在sp...
假设Int8Conv的卷积输出为 122（ ），则对应反量化输出 -0.3，经过Int8ReLU（ ），对该值进行Int8量化，对应的输出为0。因此在ReLU层对输入进行截断之前，即可得到需要截断的数值。因此，通过在完成卷积计算后直接使用 ReLU 后的 scale 和 zeropoint进行反量化，实现了将 ConvReLU融合。
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以下是按照时间顺序列出的11篇比较重要的paper,这些paper基本包含了ConvNet中的一些比较重要的模块/概念,比如Conv/BN/RELU等。 1. LeCun, Yann, et al. "Gradient-based learning applied to document recognition." Proceedings of the IEEE 86.11 (1998): 2278-2324. 2. Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, ...
NormalizeConvBNReLU.zip 轻熟**无赦上传279.65 MB文件格式zip 验证归一化后卷积+BN+ReLU的效果 (0)踩踩(0) 所需:1积分 mbtiles-image-server 2025-02-10 09:01:05 积分:1 scangon 2025-02-10 09:01:00 积分:1 重庆管局 2025-02-10 09:00:29...
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。
老师您好,请教一个问题,在定义ConvBNRelu时,为什么不把它定义成一个模型,而定义成函数呢?慕桂英2343561 2022-11-01 15:49:29 源自:6-12 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-Inception结构(上) 140 分享 收起 1回答 会写代码的好厨师 2022-11-18 14:48:46 定义成函数或者模型都可以的。不过,这个block 比较...
BatchNorm是ConvNets中的一个重要组成部分,它提高了收敛性,减少了过拟合。然而,BN也有许多复杂性,可能会对模型的性能产生不利影响。人们曾多次尝试开发替代的归一化技术,但在大多数视觉任务中,BN仍是首选。另一方面,Transformer中使用了更简单的层归一化(LN),从而在不同的应用场景中获得了良好的性能。