BatchNorm BatchNorm归一化放在激活层前后好像都有,最初LeNet有一种归一化放在了激活层池化层后面,而现在普遍放在激活层前。 bn原文建议放在ReLU前,因为ReLU的激活函数输出非负,不能近似为高斯分布。但有人做了实验,发现影响不大,放在后面好像还好了一点,放在ReLU后相当于直接对每层的输入进行归一化,如下图所示,这...
maskrcnn_benchmark理解记录——关于batch norm、relu、dropout 的相对顺序以及dropout可不可用 ps: 1.如何在卷积神经网络中实现全局平均池化。在此之前,建议阅读 ResNet这篇论文 ,以了解全局平均池化操作的好处。代替全连接层。 2. dropout只可能在box分支的两个全连接层那里,这个可以后期finetuning下。全连接网络可...
maskrcnn_benchmark理解记录——关于batch norm、relu、dropout 的相对顺序以及dropout可不可用 ps: 1.如何在卷积神经网络中实现全局平均池化。在此之前,建议阅读 ResNet这篇论文 ,以了解全局平均池化操作的好处。代替全连接层。 2. dropout只可能在box分支的两个全连接层那里,这个可以后期finetuning下。全连接网络可...
dropout_cache[i])ifnotself.use_batchnorm: affine_dx, affine_dw, affine_db = affine_relu_backward(affine_dx, affine_relu_cache[i])else: affine_dx, affine_dw, affine_db, dgamma, dbeta = affine_bn_relu_backward(affine_dx, affine_bn_relu_cache[i]) grads['beta'...
图(a)是原始的网络结构,灰色的大箭头是信息传播最快的方向,可以看到在灰色箭头上还有加和和激活函数。如果想要是恒等变换的话,那么我们酒的重新排列ReLU和BN的顺序,也就是在图中灰色箭头的方向上只有加和而没有激活函数和BN,激活函数和BN就只能放入残差函数中。在上图中,图(c)、(d)、(e)是这三种结构。
5.不同层的顺序关系 conv+pooling+bn+激活函数,由于一开始使用的是sigmoid这类激活函数,因此放在激活函数之前可以较好的保持非线性。但是,后面又提出了ReLU,因此现在也有放在激活函数之后的。 linear+dropout 参考: blog.csdn.net/program_d zhihu.com/question/3565 blog.csdn.net/songyunli 《百面深度学习》 ps...
关于relu和bn的先后顺序,本次实验测试是先bn后relu效果更好,目前争议挺多。Ref:Batch-normalized 应该放在非线性激活层的前面还是后面? 关于senet和relu的先后顺序,试用不同初始化参数的随机种子,结果有好有坏。有人解释网络模块的插入应该在卷积操作后,非线性激活函数的前面(relu),因为SENet最后选择sigmoid来凸显不同...
机器学习、深度学习实战细节(batch norm、relu、dropout 等的相对顺序) 2016-10-30 01:39 −... 未雨愁眸 0 2540 Batch Normalization详解 2019-12-05 15:20 −[TOC] 博客:[blog.shinelee.me](https://blog.shinelee.me/) | [博客园](https://www.cnblogs.com/shine-lee/) | [CSDN](https:/...
BN是对输入那一层做归一化操作,要对每个元素-均值/标准差,且输入输出规格相当,是可以进行in place。 标准的ReLU函数为max(x, 0),而一般为当x > 0时输出x,但x <= 0时输出negative_slope。RELU层支持in-place计算,这意味着bottom的输出和输入相同以避免内存的消耗。 . . ...