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Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
该文章是ICCV 2017的一篇模型压缩论文 提出了一个针对BN层的剪枝方法 利用BN层的权重 即缩放系数 来评估输入通道的重要程度 score 然后对score对于阈值的通道进行过滤 之后在连接成剪枝后的网络时 已经过滤的通道的神经元就不
PyTorch
BN
通道剪枝
Pytorch
从源头理解Batch Normalization (顺带搞懂为什么做参数初始化)
一 BN LN等一系列Normalization方法的动机 因为一个网络中某层的参数的梯度 最终是由训练样本中这层输入的各个feature的具体数值决定的 如果feature的数值变化范围过大 比如不同特征的含义就导致了取值范围不在一个数量
深度学习
机器学习
BN
归一化
参数初始化