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caffe加速:合并BatchNorm层和Scale层到Convolution层
caffe加速:合并BatchNorm层和Scale层到Convolution层
上传者:
cxiazaiyu
|
上传时间: 2019-12-21 19:37:04
|
文件大小: 9KB
|
文件类型: py
caffe加速
移除dropout
融合BN层
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。
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评论信息
dongxia_dl :
不要积分,先给楼主32个
2020-03-30
小步舞曲 :
可以 使用 效果不会影响太多,我做的是分割任务
2019-07-22
xfxTianyi :
一般般,影响效果
2019-03-27
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