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。
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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。

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

python学习资源 python_leetcode题解之第990题等式方程的可满足性.zip

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...

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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