将 resnet 实现从 caffe 转换为 tensorflow
convert resnet implementation from caffe to tensorflow
我想从头开始实现resnet 50
它是由原始论文的作者在 caffe 中实现的，但我想要 tensorflow 实现
由于这个存储库：https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks
因此这张图片：http://ethereon.github.io/netscope/#/gist/db945b393d40bfa26006
我知道每个等价物（在 tensorflow 中），但我不知道 scale 的含义，在批归一化之后，你能解释一下 batchnorm 中的含义和 "use globale state " 参数吗？
- caffe 中的一个 "in-place" 层只是提示 caffe 节省内存："in-place" 层不是为网络的输入和输出分配内存，而是用层的输出覆盖输入。
- 在
"BatchNorm" 层中使用全局状态意味着使用训练期间计算的 mean/std 并且 不 进一步更新这些值。这是BN层的"deployment"状态。
我想从头开始实现resnet 50 它是由原始论文的作者在 caffe 中实现的，但我想要 tensorflow 实现 由于这个存储库：https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks 因此这张图片：http://ethereon.github.io/netscope/#/gist/db945b393d40bfa26006 我知道每个等价物（在 tensorflow 中），但我不知道 scale 的含义，在批归一化之后，你能解释一下 batchnorm 中的含义和 "use globale state " 参数吗？
- caffe 中的一个 "in-place" 层只是提示 caffe 节省内存："in-place" 层不是为网络的输入和输出分配内存，而是用层的输出覆盖输入。
- 在
"BatchNorm"层中使用全局状态意味着使用训练期间计算的 mean/std 并且 不 进一步更新这些值。这是BN层的"deployment"状态。