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合并BN层的python脚本下载
weixin_39821051
2020-06-22 09:30:30
这个pyhton脚本能够将BN层、Scale层的权值合并到卷积层中,进而提升网络前向推断的性能。
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/kangdi7547/10578152?utm_source=bbsseo
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合并BN层的python脚本下载
这个pyhton脚本能够将BN层、Scale层的权值合并到卷积层中,进而提升网络前向推断的性能。 相关下载链接://download.csdn.net/download/kangdi7547/10578152?utm_source=bbsseo
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合并
BN层
的
python
脚本
这个pyhton
脚本
能够将
BN层
、Scale层的权值
合并
到卷积层中,进而提升网络前向推断的性能。
合并
bn层
和生成特征图的
python
脚本
.rar
一个是caffemodel
合并
bn层
的代码工具 一个是caffemodel前向计算得到每一层特征图的代码工具
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-leetcode题解之第990题等式方程的可满足性.zip
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_leetcode题解之第990题等式方程的可满足性.zip
合并
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1. 为什么要
合并
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在训练深度网络模型时,BN(Batch Normalization)层能够加速网络收敛,并且能够控制过拟合,一般放在卷积层之后。BN 层将数据归一化后,能够有效解决梯度消失与梯度爆炸问题。虽然 BN 层在训练时起到了积极作用,然而,在网络前向推断时多了一些层的运算,影响了模型的性能,且占用了更多的内存或者显存空间。目前,很多先进的网络模型(ResNet,MobileN...
提升模型推理速度:
合并
BN层
到卷积层
参考文章:https://blog.csdn.net/kangdi7547/article/details/81348254 1. 为什么要
合并
BN层
在训练深度网络模型时,BN(Batch Normalization)层能够加速网络收敛,并且能够控制过拟合,一般放在卷积层之后。BN 层将数据归一化后,能够有效解决梯度消失与梯度爆炸问题。虽然 BN 层在训练时起到了积极作用,然而,在网络前向...
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