caffe中的Local Response Normalization (LRN)有什么用，和激活函数区别

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caffe中的Local Response Normalization (LRN)有什么用，和激活函数区别

http://stats.stackexchange.com/questions/145768/importance-of-local-response-normalization-in-cnn caffe 解释: The local response normalization layer performs a kind of “lateral inhibition” by normalizing over local input regions.双边抑制.看起来就像是激活函数几种解释以上链…

局部响应归一化（Local Response Normalization，LRN）

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,注明地址. https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/79430119 一.LRN技术介绍: Local Response Normalization(LRN)技术主要是深度学习训练时的一种提高准确度的技术方法.其中caffe.tensorflow等里面是很常见的方法,其跟激活函数是有区别的,LRN一般是在激活.池化后进行的一种处理方法.LRN归一化技术首次在AlexNet模型中提出这…

Local Response Normalization 60 million parameters and 500,000 neurons

CNN是工具,在图像识别中是发现图像中待识别对象的特征的工具,是剔除对识别结果无用信息的工具. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/…

Local Response Normalization作用——对局部神经元的活动创建竞争机制，使得其中响应比较大的值变得相对更大，并抑制其他反馈较小的神经元，增强了模型的泛化能力

AlexNet将LeNet的思想发扬光大,把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网络中.AlexNet主要使用到的新技术点如下. (1)成功使用ReLU作为CNN的激活函数,并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid,成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题.虽然ReLU激活函数在很久之前就被提出了,但是直到AlexNet的出现才将其发扬光大. (2)训练时使用Dropout随机忽略一部分神经元,以避免模型过拟合.Dropout虽有单独的论文论述,但是AlexNet将其实用化,通过实践…

caffe中添加local层

下载caffe-local,解压缩; 修改makefile.config:我是将cuudn注释掉,去掉cpu_only的注释; make all make test(其中local_test出错,将文件中gpu部分注释掉即可) make runtest 将python路径在.bashrc中更改: export PYTHONPATH=/home/crw/caffe-local/python:$PYTHONPATH source .bashrc 或者直接vi .bashrc,在文件中更改; make…

caffe 中base_lr、weight_decay、lr_mult、decay_mult代表什么意思？

在机器学习或者模式识别中,会出现overfitting,而当网络逐渐overfitting时网络权值逐渐变大,因此,为了避免出现overfitting,会给误差函数添加一个惩罚项,常用的惩罚项是所有权重的平方乘以一个衰减常量之和.其用来惩罚大的权值. The learning rate is a parameter that determines how much an updating step influences the current value of the weights. Whil…