model_path = './model_pth/vgg16_bn-6c64b313.pth' BATCH_SIZE = 1 LR = 0.01 EPOCH = 1 class VGG(nn.Module): def __init__(self, features, num_classes=10): # 类 super(VGG, self).__init__() # 网络结构(仅包含卷积层和池化层,不包含
在RepOptVGG中,对应的CSLA块则是将RepVGG块中的3x3卷积,1x1卷积,bn层替换为带可学习缩放参数的3x3卷积,1x1卷积 进一步拓展到多分支中,假设s,t分别是3x3卷积,1x1卷积的缩放系数,那么对应的更新规则为: 第一条公式对应输入通道==输出通道,此时一共有3个分支,分别是identity,conv3x3, conv1x1 第二条公式对应输入通...
#处理BN层,获取滑动平均值 var_list = tf.trainable_variables() g_list = tf.global_variables() bn_moving_vars = [g for g in g_list if 'moving_mean' in ] bn_moving_vars += [g for g in g_list if 'moving_variance' in ] var_list += bn_moving_vars saver = tf.train.Saver(var...
(1) batch normalization [normalize + scale&shift] (2) training BN network alg1. 对于一个mini-batch 的输入X的Batch Borm Transform : 对于输入的激活{x1,…xm}, (1)计算均值,(2)计算方差,(3)计算标准化值,(4)计算scale(gamma)和shift(beta)之后的值y作为输出。 alg2. 训练一个BN network: (1)...
文章目录VGG网络亮点感受野感受野计算公式不同卷积核的参数大小RestNetResidual残差结构BN层计算均值和方差使用BN的注意事项迁移学习方式MobileNetV1网络亮点输入特征与卷积核关系Depthwise Separable Conv深度可分卷积V2网络中的亮点倒残差结构V3亮点更新Blockse模块重新设计耗时层结构重新设计激活函数shuffleNetv1 VGG网络vgg网络...
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