当前CNN卷积层的基本组成单元标配:Conv + BN +ReLU 三个子模块。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BN层的计算量。公式推导如下。 conv层的参数 BN层的参数 假设输入为x,则x->Conv->BN的输出便是...
至于relu层,跟BN层异曲同工,前后都一样,中间处理relu数据: relu_out_1 <= ( (relu_in_1[column][32] == 0) ? ( (relu_in_1[column][31:23] == compare) ? relu_in_1[column][23:8] : limit) : result); //因为relu_in为(1,33,22),relu_out为(1,16,14),为对准小数点,故取[23:...
深度分离卷积(separable convolution)是标准卷积的一种逼近形式。如果depth-wise convolution 和1x1conv之间没有BN,ReLU,则可以融合成一个标准卷积(Regular Convolution)。反之,如果标准卷积的参数构建方式借鉴深度分离卷积,则可以在训练过程中更加节省显存。 代码实现 魔改Residual Block, 标准卷积的权重由两部分权重(dw_we...
pointwise卷积。 基本模块: 模型定义如下(其中s2表示步长stride=2下采样,5x即有5倍的,3x3xN dw表示depthwise separable深度可分离卷积,其步骤depthwithconvolution卷积核为3;除最后几层外,每个卷积后跟BN和RELU): 论文地址 智能推荐 全局平均池化(Golbal Average Pooling)与Concatenate层 ...
Linear->Relu->BatchNorm->Dropout 论文里有提到,BN层常常被加到Relu之前,但是没有明确的标准,需要尝试不同配置,通过实验得出结论(很多实验结果偏向于Relu在BN之前)。 那BN层和dropout层的顺序呢? 我们可以看到这样的代码,BN在dropout之后。 也可以看到这样的代码,BN在dropout之前。
self.shortcut = ConvBN(in_channels=in_channels,out_channels=out_channels,kernel_size=1,stride=2) self.bottleneck = nn.Sequential( ReluSeparableConvolution(in_channels=in_channels,out_channels=mid_channels) if first_relu else SeparableConvolution(in_channels=in_channels,out_channels=mid_channels),...
本文传送机深度可分离卷积原理Depthwise过程 Pointwise过程深度可分离卷积的特点 与传统卷积的结构区别 与传统卷积的速度区别参数量降低 计算速度更快将图像的区域和通道分离... + ReLU深度可分离卷积结构为:DepthwiseConv + BN + ReLU + Pointwise Conv + BN + ReLU 与传统卷积的速度区别参数量降低 假设输入通 ...
如下图(b) 所示,MobileNetV1 的核心层包含了一个深度卷积(depthwise convolution)和逐点卷积(pointwise convolution),并且它们后面都跟着一个 BN 和 非线性激活函数,比如 ReLU 或者 ReLU6。而在 TensorFlow 的实现中这里是使用 ReLU6 作为非线性激活函数的。
defres_unit(x, scope_name, dn=False, test=False):C = x.shape[1]withnn.parameter_scope(scope_name):# Conv -> BN -> Reluwithnn.parameter_scope("conv1"): h = PF.convolution(x, C /2, kernel=(1,1), pad=(0,0), with_bias=False) ...
Fullconnect层:全连接层的前向传播和反向传播 - 知乎 (zhihu.com) Cross Entropy和MSE损失函数层:损失函数的前向传播和反向传播 - 知乎 (zhihu.com) flatten层和Relu层:flatten层和Relu层的前向传播和反向传播 - 知乎 (zhihu.com) dropout层:dropout层的前向传播和反向传播 - 知乎 (zhihu.com) ...