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从dnn到cnn_黄鑫元_批标准化_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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人,2015b),prelu的定义与relu非线性激活单元p-激活函数族的规范形式一致。 利用p激活函数族进行网络态射的思想如图4所示。如图所示,添加由绿色框指示的非线性激活是安全的,但我们需要确保黄色框最初等同于线性激活。一旦a的值被学习,这种线性激活将发展为非线性激活。形式上,我们需要用两个iayers bi+i=p(fi+i(r)pa(fi(r)bi-1))替换bi+i=p(g(r)bi+i)层。如果我们设置a=1,只要满足网络变形方程(6),变形就成功: (FI+) (R)A(FL(R)双-)(f )+(R)FL(R)BI-I(10) = (G(R)Bi)(11) 当我们继续训练这个模型时,A的值将被学习。 3.4。独立宽度和内核大小变形 有时,我们需要注意独立的网络宽度和内核大小的变形操作。在本节中,我们将介绍这些情况的解决方案。 3.4.1宽度变形 对于宽度变形,我们假设bi-1、bi、bi+1都是父网络层,目标是从ci-to cfi扩展bi的宽度(信道大小)。CI。对于Parent Network,我们有 bi(ci)=bi-1(ci-1)*fi(ci,
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