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加速收敛#xff1a;Batch Normalization 可以使每层的输入保持较稳定的分布#xff08;接近标准正态分布#xff09;#xff0c;减少梯度更新时的震荡问题#xff0c;从而加快模型训练速度。 减轻过拟合#xff1a;批归一化引入了轻微的正则化效果#…1.BatchNorm2d
加速收敛Batch Normalization 可以使每层的输入保持较稳定的分布接近标准正态分布减少梯度更新时的震荡问题从而加快模型训练速度。 减轻过拟合批归一化引入了轻微的正则化效果因为它依赖于 mini-batch 中的统计信息这种方式可以减少对单个样本的过度拟合。 提高模型性能在训练过程中Batch Normalization 通过动态调整激活值的分布让模型更容易适应数据减少了对权重初始化的敏感性。 2. SELayer 是一种 通道注意力机制
旨在让模型学会“关注哪些通道重要”从而获得更高的性能。 通常在卷积神经网络CNN中使用增强特征表达能力。 例如一张图片经过卷积后每个通道可能代表某些特定的特征比如颜色、边缘等SELayer 会告诉网络“哪些通道更重要”。
3.卷积核和输出通道数的关系 在 2D 卷积 (nn.Conv2d) 中输入通道数 (in_channels) 决定每个卷积核的深度。 输出通道数 (out_channels) 决定有多少个卷积核即生成多少个输出通道。 每个卷积核都会与所有输入通道进行卷积计算然后汇总例如通过加权求和的方式生成一个对应的 输出通道。
4.激活函数
