常規的神經網路連線結構如下
當網路訓練完成, 在推導的時候為了加速運算, 通常將卷積層和 batch-norm 層融合, 原理如下
\[ \begin y_ &= w \cdot x + b \\ y_ &= \gamma \cdot \left (\frac – e[x]}} \right)+\beta \\ &= \gamma \cdot \left (\frac} \right)+\beta \\ \hat w &= \frac}\cdot w \\ \hat b &= \frac}\cdot \left( \right)+\beta \\ y_ &= \hat w \cdot x + \hat b \\ \end \]
推導時, e[x] 為 runnin_mean(滑動均值), var[x] 為 running_var(滑動方差),
pytorch 的 running_var 儲存的是方差, 而不是標準差
caffe 中的 conv-bn-scale-relu 結構
caffe模型的轉化可以參考pvanet的卷積層和 batch-norm融合**
全連線層後面加bn層 池化層和全連線層應用
實際的卷積網路很少僅通過卷積層來構建。它們通常還有其他型別的層。最簡單的是全連線層。這是一種普通的卷積網路層，其中前一層的所有輸出被連線到下一層上的所有節點。通常，這些層位於網路末端。您會在卷積網路中看到的另一種重要的層是池化層。池化層具有多種形式，但最常用的是最大池化，其中輸入矩陣被拆分為相同大小...
全連線層與卷積層（總結）
全連線鞥 卷積層全連線層是使用影象的全域性資訊，全連線層的權重是固定的，要求輸入的feature map的大小也有要求，所以網路開始輸入影象的大小要固定。全連線層的每乙個節點都有上一層的所有節點相連。卷積層取區域性特徵，不需要固定輸入的大小，因為它是對區域性區域進行視窗滑動。例如 feature m...
全連線層如何轉化為全卷積層
全連線網路其實和卷積網路是等價的，全連線層就可以轉化維卷積層，只不過這個卷積層比較特殊，稱之為全卷積層，下面舉乙個簡單的例子來說明全連線層如何轉化為全卷積層。由圖一所示，我們假定要將乙個2 2 1的feature map通過全連線層輸出乙個4維向量，圖中的矩陣x便是這2 2 1的feature ma...