前言 Face book AI research(FAIR)吴育昕-何恺明联合推出重磅新作Group Normalization(GN),提出使用Group Normalization 替代深度学习里程碑式的工作Batch normalization,本文将从以下三个方面为读者详细解读此篇文章: What's wrong with BN ? How GN work ? Why GN work ? Group Normalizition是什么 一句话概括,Group Normalization(G

论文名字:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by  Reducing Internal Covariate Shift 论文地址:https://arxiv.org/abs/1502.03167 BN被广泛应用于深度学习的各个地方,由于在实习过程中需要修改网络,修改的网络在训练过程中无法收敛,就添加了BN层进去来替换掉LRN层,网络可以收敛.现在就讲一下Batch Normalization的工作原理. BN层和卷积层

前言 Batch Normalization是由google提出的一种训练优化方法.参考论文:Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 个人觉得BN层的作用是加快网络学习速率,论文中提及其它的优点都是这个优点的副产品. 网上对BN解释详细的不多,大多从原理上解释,没有说出实际使用的过程,这里从what, why, how三个角度去解释BN. What is

背景:基于PyTorch的模型,想固定主分支参数,只训练子分支,结果发现在不同epoch相同的测试数据经过主分支输出的结果不同. 原因:未固定主分支BN层中的running_mean和running_var. 解决方法:将需要固定的BN层状态设置为eval. 问题示例: 环境:torch:1.7.0 # -*- coding:utf-8 -*- import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net

原文:WPF/Silverlight中图形的平移,缩放,旋转,倾斜变换演示 为方便描述, 这里仅以正方形来做演示, 其他图形从略. 运行时效果图:XAML代码:// Transform.XAML<Canvas Width="700" Height="700" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"  xmlns:x="http://sche

原文地址: https://blog.csdn.net/weixin_40100431/article/details/84349470 ----------------------------------------------------------------------------------------- 最近修改一个代码的时候,当使用网络进行推理的时候,发现每次更改测试集的batch size大小竟然会导致推理结果不同,甚至产生错误结果,后来发现在网络中定义了BN层,BN层在训练过程

读取bmp等图片格式中的像素还有难度,就先用这个棋盘图象素来弄了 代码打错一个就一直First-chance exception ,貌似还有一个要用q或者Q才能成功退出,不知道缺少哪句,我用窗口红叉退出也会First-chance exception glTexParameterf写错成glTextureParameteri 随手来个链接https://www.opengl.org/sdk/docs/man/html/glTexParameter.xhtml // // 绘制一个旋转的OpenG

以前使用Caffe的时候没注意这个,现在使用预训练模型来动手做时遇到了.在slim中的自带模型中inception, resnet, mobilenet等都自带BN层,这个坑在<实战Google深度学习框架>第二版这本书P166里只是提了一句,没有做出解答. 书中说训练时和测试时使用的参数is_training都为True,然后给出了一个链接供参考.本人刚开始使用时也是按照书中的做法没有改动,后来从保存后的checkpoint中加载模型做预测时出了问题:当改变需要预测数据的batchsize时

网页手机wap2.0网页的head里加入下面这条元标签,在iPhone的浏览器中页面将以原始大小显示,并不允许缩放. <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, minimum-scale=1.0, maximum-scale=1.0, user-scalable=no"> width - viewport的宽度 height - viewport的高度 in

在WPF中的平移缩放都是通过RenderTransform这个类来实现这些效果的,在这个类中,除了平移和缩放还有旋转.扭曲变换.矩阵变换.这些都差不多的,都是坐标的变换. 这里我就先简单弄个平移和缩放吧: 平移呢就是以原来的对象为坐标原点(0,0),然后向X轴.Y轴进行平移变换.缩放呢有几个属性,ScaleX.ScaleY属性表示对象在X.Y轴进行缩放的倍数,CenterX 和 CenterY属性指定一个中心点. 下面有一个平移和缩放的简单的demo,用鼠标拖图片放进行平移,点击按钮来进行缩放,

Discuz!图片查看插件(支持鼠标缩放.实际大小.旋转.下载) 图片查看是网站中的常用功能,用于展示详细的图片.在discuz图片插件的基础上进行了改造,因此这篇文章主要从以下几个方面来讨论图片查看插件.希望可以帮助到大家,有不对的地方也欢迎大家给以正确的指导. (1)discuz的实现过程及效果 (2)discuz的局限性 (3)discuz的改进步骤 (4)兼容性及最后效果 (5)总结(常见问题) demo示例:http://zyk3.ataw.cn/discuz/index.html 一

原文地址: https://blog.csdn.net/u011668104/article/details/81532592 --------------------------------------------------------------------------------------- caffe里面用BN层的时候通常后面接一下scale层,原因如下: caffe 中为什么bn层要和scale层一起使用这个问题首先你要理解batchnormal是做什么的.它其实做了两件事. 1)

[转载] ReLU和BN层简析 来源:https://blog.csdn.net/huang_nansen/article/details/86619108 卷积神经网络中,若不采用非线性激活,会导致神经网络只能拟合线性可分的数据,因此通常会在卷积操作后,添加非线性激活单元,其中包括logistic-sigmoid.tanh-sigmoid.ReLU等. sigmoid激活函数应用于深度神经网络中,存在一定的局限性,当数据落在左右饱和区间时,会导致导数接近0,在卷积神经网络反向传播中,每层都需要

[OpenGL(SharpGL)]支持任意相机可平移缩放的轨迹球 (本文PDF版在这里.) 在3D程序中,轨迹球(ArcBall)可以让你只用鼠标来控制模型(旋转),便于观察.在这里(http://www.yakergong.net/nehe/ )有nehe的轨迹球教程. 本文提供一个本人编写的轨迹球类(ArcBall.cs),它可以直接应用到任何camera下,还可以同时实现缩放和平移.工程源代码在文末. 2016-07-08 再次更新了轨迹球代码,重命名为ArcBallManipulater

图片的处理大概就分 截图(capture), 缩放(scale),设定大小(resize), 存储(save)这几样比较好处理, 另外还有滤镜,擦试等, 以后再说在这个Demo code裡, 我写了几个方法 1.等比率缩放- (UIImage *)scaleImage:(UIImage *)image toScale:(float)scaleSize { UIGraphicsBeginImageContext(CGSizeMake(image.size.width * scaleSize, im

我们就把这个问题叫做图片查看器吧,它的主要功能有: (项目地址:https://github.com/TZHANHONG/ImageViewer/releases/tag/1.0,里面的MyImageView压缩包便是) 1.双击缩放图片. 2. 双指缩放图片. 3.单指拖拽图片. 为此这个图片查看器需要考虑以下的技术点: 一.双击缩放图片: 1.如果图片高度比屏幕的高度小得多,那么就将图片放大到高度与屏幕高度相等,否则就放大一个特定的倍数. 2.如何判断是否到达这个倍数来停止缩放. 3.判断完

前言: 本文是对这篇博客Maximum Size Of A Logical Volume In LVM的翻译,敬请尊重原创和翻译劳动成果,那些随意转载的大爷们,好歹也自觉注明出处.谢谢! 英文原文地址:https://www.walkernews.net/2007/07/02/maximum-size-of-a-logical-volume-in-lvm/ 翻译原文地址:http://www.cnblogs.com/kerrycode/p/8662780.html 逻辑卷管理(Linux Log

C# winform中 窗体缩放自适应的方法(不同电脑/不同分辨率)   窗体缩放是一个困扰我多时的问题,为了解决这个问题,我从网上找了很多相关的资料,很多人说用Anchor和Dock属性,但是我试了以后,始终不能达到想要的效果. 后来,搜到了一个帖子,终于解决了这个问题,再次对该贴作者表示感谢.原帖链接为: http://www.cnblogs.com/sydeveloper/archive/2013/01/29/2881521.html 以下是笔者的实现过程: 1.  首先在窗体上放上一个P

Linux中查看各文件夹大小命令:du -h --max-depth=1 du [-abcDhHklmsSx] [-L <符号连接>][-X <文件>][--block-size][--exclude=<目录或文件>] [--max-depth=<目录层数>][--help][--version][目录或文件] 常用参数: -a或-all 为每个指定文件显示磁盘使用情况,或者为目录中每个文件显示各自磁盘使用情况. -b或-bytes 显示目录或文件大小时,以

Batch Normalization Batch Normalization是深度学习领域在2015年非常热门的一个算法,许多网络应用该方法进行训练,并且取得了非常好的效果. 众所周知,深度学习是应用随机梯度下降法对网络进行训练,尽管随机梯度下降训练神经网络非常有效,但是它有一个缺点,就是需要人为的设定很多参数,比如学习率,权重衰减系数,Dropout比例等.这些参数的选择对训练结果至关重要,以至于训练的大多数精力都耗费在了调参上面.BN算法就可以完美的解决这些问题. 当我们使用了BN算法,我

系列文章目录 一步一步手写GIS开源项目-(1)500行代码实现基础GIS展示功能 一步一步手写GIS开源项目-(2)地图平移缩放实现 项目github地址:https://github.com/HuHongYong/ATtuingMap 1. 地图平移 地图平移分为三步: 1鼠标按下-首先要取得鼠标按下地图的屏幕坐标,以及保存这时候的地图图片. /// <summary> /// 鼠标按下 /// </summary> /// <param name="sende