发表评论取消回复
相关阅读
相关 对BN(batch normlization)层的理解
言:BN层作为当前应用十分广泛的一中抗过拟合、加速模型收敛的手段,效果可以说是十分好用,但是究其原因或者说理解,很多人也是从不同方面有所解释,这篇就尽量包罗的多一些,加上...
相关 mxnet 卷积层和BN 合并
[https://github.com/jac578/merge\_bn\_mxnet/blob/master/merge\_bn\_mxnet.py][https_githu
相关 卷积层和BN层融合
解释也不错: [https://my.oschina.net/u/4395251/blog/4769266][https_my.oschina.net_u_4395251_b
相关 BN(Batch Normalization)层原理与作用
BN层的作用 BN层最重要的作用是让加速网络的收敛速度,BN的论文名字也很清晰的说明了这个点[《Batch Normalization: Accelerating Dee
相关 mxnet 查看中间层结果
import mxnet as mx from mxnet import nd from mxnet.gluon import nn
相关 mxnet与pytorch比较 bn层
mxnet预训练转pytorch时,如果处理不够仔细,结果就会对不上,可能下降好几个百分点。 目录 mxnet部分 pytorch部分 mxnet的BatchNorm操
相关 mxnet转pytorch预训练
def bn_parse(args, auxs, name, args_dict, fix_gamma=False): """ name0: PyTor
还没有评论,来说两句吧...