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, ...
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。
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, ...
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其实放在哪里并不太重要，但是好像框架也没有考虑这种情况，导致了很多冗余计算。
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。
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...
conv_bn_relu(name + '/conv1', channels, channels, 1), slim.conv_bn(name + '/conv2', channels, channels, 3, stride=stride, dilation=dilation, padding=dilation, groups=channels), slim.conv_bn_relu(name + '/conv3', channels, channels, 1), ) else: self.conv = nn.Sequential( slim...
局部响应归一化(Local Response Normalization,LRN)和批量归一化(Batch Normalization,BN)的区别 为什么要归一化? 归一化已成为深度神经网络中的一个重要步骤,它可以弥补ReLU、ELU等**函数无界性的问题。有了这些**函数,输出层就不会被限制在一个有限的范围内(比如tanh的[−1,1][-1,1][−1,1]),而是可以...