xnor net

最新推荐文章于 2024-04-11 09:45:32 发布
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本文通过实验观察了XNOR-net中批量归一化(BN)层对激活值均值和方差的影响。结果显示，随着训练次数的增加，BN前的均值和方差变化剧烈，而BN后的均值和方差则保持相对稳定。此外，还发现网络层越深，BN前的均值和方差变化范围越大。

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XNOR-net 实验

网络最后一层，BN前后activation均值方差随训练次数的变化

固定样本点，也就是采用了相同的数据集子集（因为没必要囊括全部样本点），比较不同channel上的输出。由于卷积层每个channel的输出均为二维矩阵，这里取二维矩阵的均值方差来作为比较对象。
下图第一行是均值比较，第二行是方差比较，每列channel相同。
在这里插入图片描述

从上图可以看出，随着训练次数增加，BN前的均值会大幅上涨，会有一个区间增长趋势几乎为指数型。BN前方差变动非常剧烈，会有多个指数型涨落。 而BN后无论均值和方差都会比较稳定。

网络最后一层，比较不同样本点对activation均值方差的影响

从下图可以看出，没影响。
在这里插入图片描述

比较网络第一层，第四层，第七层卷积层activation均值变动

可以看到，层越深，BN前均值的变动范围越大。
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比较网络第一层，第四层，第七层卷积层activation方差变动

可以看出，层数越深，方差变动越大
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