参考:https://zhidao.baidu.com/question/621624946902864092.html
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) 输入归一化 x_norm = (x-u)/std, 其中u和std是个累计计算的均值和
方差。
2)y=alpha×x_norm + beta,对归一化后的x进行比例缩放和位移。其中alpha
和beta是通过迭代学习的。那么caffe中的bn层其实只做了第一件事。scale
层做了第二件事。
这样你也就理解了scale层里为什么要设置bias_term=True,这个偏置就对应
2)件事里的beta。
Caffe中为什么在bn层后要有scale层
最新推荐文章于 2020-12-27 10:50:05 发布