图优化之convolution 与 batchnorm 合并

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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