caffe常用层：batchNorm使用

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Caffe 的 BN（BatchNorm ) 层共有三个参数参数：均值、方差和滑动系数，BN层结构如下：

layer {

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  1.     bottom: "res2a_branch2b"  
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【caffe】caffe之BatchNorm层
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01-24 831
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caffe常用层的参数设置说明
mxs30443的专栏
12-16 9087
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关于Batch Normalization在Caffe中的使用
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caffe加速:合并BatchNorm层和Scale层到Convolution层
09-10
Convolution+BatchNorm+Scale+Relu的组合模块在卷积后进行归一化，可以加速训练收敛。但在推理时BatchNorm非常耗时，可以将训练时学习到的BatchNorm+Scale的线性变换参数融合到卷积层，替换原来的Convolution层中weights和bias，实现在不影响准确度的前提下加速预测时间。
caffe 之batchnorm
06-25 227
caffe中bn往往和scale一起搭配使用。 layer{ 　　bottom: "conv1" 　　top: "conv1" 　　name:"bn_conv1" 　　type:"BatchNorm" 　　batch_norm_param{ 　　　　use_global_stats: true 　　} } layer{ 　　bottom:"conv1" 　　...
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yly的博客
08-28 3925
Convolution+BatchNorm+Scale+Relu的组合模块在卷积后进行归一化，然后在放出非线性Relu层，可以加速训练收敛。但在推理时BatchNorm非常耗时，可以将训练时学习到的BatchNorm+Scale的线性变换参数融合到卷积层，替换原来的Convolution层中weight和bias，实现在不影响准确度的前提下加速预测时间。 一、Convolution+BatchN...
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08-27 2996
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Caffe Prototxt 特征层系列：Scale Layer
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01-10 4009
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caffe中batch_norm层代码详细注解
Mr.Gao的博客
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caffe-batch norm层理解
zhanghenan123的博客
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