【转载】 Caffe BN+Scale层和Pytorch BN层的对比
原文地址:
https://blog.csdn.net/elysion122/article/details/79628587
-------------------------------------------------------------------------------------------------
因为最近在将一个caffe的model移植到pytorch上,发现移植过去就没法收敛了,因此专门研究了一些细节。
batch normalization的公式如下:
caffe和pytorch在代码细节上略有不同,但是基本功能是一样的。
Caffe 是使用BN层和Scale层来实现Batch normalization 的,简单地说就是BN层用来计算方差均值,Scale层进行归一化,这个很多技术博客都已经分析过了。
其中BN层中有三个mult_lr:0比较奇怪,经过查资料,我的理解是BN层记录了三个数据:均值、方差、滑动系数,这三个数据不需要学习,仅仅需要根据进入网络的数据进行计算,因此设置为0。据说新版的caffe已经不需要专门设置这三个数据了。
scale可以设置是不是需要bias,应该表示的是需不需要 ββ
Pytorch的BN层实现了计算均值方差并且归一化的步骤,现在不同的版本参数略有不同,最新的 0.4.* 版本 多了一个参数。
class torch.nn.BatchNorm3d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
- momentum=0.001和caffe默认值0.999,应该是一个意思,只不过一个是计算的1-momentum。
affine表示要不要两个系数γ和βγ,β
track_running_stats是 0.4(版本) 新出的一个参数,据说是追踪var和mean的,目前不是很清楚作用,等明白了再来更新。
【转载】 Caffe BN+Scale层和Pytorch BN层的对比的更多相关文章
- caffe中使用python定义新的层
转载链接:http://withwsf.github.io/2016/04/14/Caffe-with-Python-Layer/ Caffe通过Boost中的Boost.Python模块来支持使用P ...
- Caffe学习系列(5):其它常用层及参数
本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及其它们的参数配置. 1.softmax-loss so ...
- 转 Caffe学习系列(5):其它常用层及参数
本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及其它们的参数配置. 1.softmax-loss so ...
- Caffe源码阅读(1) 全连接层
Caffe源码阅读(1) 全连接层 发表于 2014-09-15 | 今天看全连接层的实现.主要看的是https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/src ...
- caffe中全卷积层和全连接层训练参数如何确定
今天来仔细讲一下卷基层和全连接层训练参数个数如何确定的问题.我们以Mnist为例,首先贴出网络配置文件: name: "LeNet" layer { name: "mni ...
- caffe怎么把全连接层转成convolutional层
caffe中有把fc层转化为conv层的,其实怎么看参数都是不变的,对alex模型来说,第一个fc层的参数是4096X9216,而conv的维度是4096x256x6x6,因此参数个数是不变的,只是需 ...
- 【转】Caffe初试(七)其它常用层及参数
本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax-loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及它们的参数配置. 1.softmax-loss sof ...
- 动手学深度学习9-多层感知机pytorch
多层感知机 隐藏层 激活函数 小结 多层感知机 之前已经介绍过了线性回归和softmax回归在内的单层神经网络,然后深度学习主要学习多层模型,后续将以多层感知机(multilayer percetro ...
- 基础才是重中之重~Data层如何调用BLL层的方法,如果觉得奇怪请看本文章
回到目录 看似不伦不类 这个题目有点不伦不类,或者说有点伪模式了,不错,确实是这样,我们正确的开发思维是WEB层->BLL层->DATA层,每个层有对它下层的引用,下层不能引用上层,因为这 ...
随机推荐
- SQL - 数据查询
数据查询是数据库的核心操作.SQL 提供了 select 语句进行数据查询,该语句的一般格式为: select [ ALL | distinct ] <目标列表达式> [ ,<目 ...
- SpringBoot系列之jar包转war包
1.修改pom,将打包方式改为war包 2.dependencides中配置外部tomcat <!--因配置外部TOMCAT 而配置--> <dependency> <g ...
- nginx是什么,如何使用
一:nginx是什么? 二:nginx作为网关,需要具备什么?(nginx可以作为web服务器,但更多的时候,我们把它作为网关,因为它具备网关必备的功能:) 反向代理(反向代理就是服务器找来一个机器代 ...
- 十八、Spring框架(AOP)
一.AOP(基于XML方式配置AOP) AOP(Aspect Oriented Program):面向切面编程.思想是:把功能分为核心业务功能和周边功能. 所谓核心业务功能:比如登录,增删改数据都叫做 ...
- noip2017奶酪
题目描述 现有一块大奶酪,它的高度为 h,它的长度和宽度我们可以认为是无限大的,奶酪 中间有许多 半径相同 的球形空洞.我们可以在这块奶酪中建立空间坐标系,在坐标系中, 奶酪的下表面为z=0,奶酪的上 ...
- [LeetCode] 43. Multiply Strings ☆☆☆(字符串相乘)
转载:43. Multiply Strings 题目描述 就是两个数相乘,输出结果,只不过数字很大很大,都是用 String 存储的.也就是传说中的大数相乘. 解法一 我们就模仿我们在纸上做乘法的过程 ...
- 把旧系统迁移到.Net Core 2.0 日记 (12) --发布遇到的问题
1. 开发时是在Mac+MySql, 尝试发布时是在SQL2005+Win 2008 (第一版) 在Startup.cs里,数据库连接要改,分页时netcore默认是用offset关键字分页, 如果用 ...
- mex
edit(fullfile(prefdir, 'mexopts.bat')) http://www.mathworks.cn/support/solutions/en/data/1-8FJXQE/in ...
- learning scala control statement
1 .if satement 与其它语言不同的是,scala if statement 返回的是一个值 scala> val a = if ( 6 > 0 ) 1 else -1a: In ...
- base64加密解密c++代码
关于base64加密解密代码: 程序运行功能请自行查看main函数: #include <stdio.h> #include <string.h> #include <a ...