https://blog.youkuaiyun.com/B1009/article/details/82756721
感谢上述
假设在卷积层有如下参数:
卷积权重: W, 卷积偏置: B
卷积层计算: W . X + B
假设在BN层有如下参数:
均值: mul; 方差:delta; 缩放因子:gama; 偏移:beta;一个较小的数(防止分母为0):epsilon
卷积与BN层详解
本文介绍了卷积神经网络中卷积层的工作原理及其计算公式,并详细解释了批量归一化(Batch Normalization, BN)层的作用及参数,包括均值、方差、缩放因子和偏移等。
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感谢上述
假设在卷积层有如下参数:
卷积权重: W, 卷积偏置: B
卷积层计算: W . X + B
假设在BN层有如下参数:
均值: mul; 方差:delta; 缩放因子:gama; 偏移:beta;一个较小的数(防止分母为0):epsilon
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