深度模型压缩：BN和Conv/Fc参数合并

深度模型压缩：BN和Conv/Fc参数合并

作者: 昭君姐 | 来源:发表于2019-06-04 10:41 被阅读0次

BN一般在Conv之后，结构如下：
Conv/Fc => BN => ReLU => Pool

我们可以把Conv和Fc都按照下述公式进行计算：
$\begin{equation} F=Wx+b \end{equation}$
BN公式如下：
$\begin{equation} BN = \frac{F-mean}{std} \\ BN_{scale} = \gamma BN + \beta \end{equation}$

根据上述公式合并可得到：
$\begin{equation} BN_{scale} = W_{new}x+b_{new} \\ W_{new} = \frac{\gamma W}{std} \\ b_{new} = \beta - \frac{\gamma mean}{std} \end{equation}$

相关文章

网友评论

本文标题：深度模型压缩：BN和Conv/Fc参数合并

本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/orflxctx.html

延伸阅读

深度阅读

您也可以注册成为美文阅读网的作者，发表您的原创作品、分享您的心情！

栏目导航

热点阅读

关于我们|服务条款|联系我们|深度模型压缩：BN和Conv/Fc参数合并|投稿指南|网站地图|RSS订阅|排版工具|手机版

提供经典美文摘抄,优美散文欣赏,现代诗歌精选,短篇小说,心情随笔,表白情书范文,故事会在线阅读欣赏

Copyright © 2014-2023 Haomeiwen.com All Rights Reserved. 好美文阅读网版权所有

备案信息：桂公网安备 45052102000051号 · 桂ICP备13007215号-3

本站所收录作品、热点评论等信息部分来源互联网，目的只是为了系统归纳学习和传递资讯

所有作品版权归原创作者所有，与本站立场无关，如不慎侵犯了你的权益，请联系我们告知，我们将做删除处理！