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caffe加速
:合并BatchNorm层和Scale层到Convolution层
Convolution+BatchNorm+Scale+Relu的组合模块在卷积后进行归一化,可以加速训练收敛。但在推理时BatchNorm非常耗时,可以将训练时学习到的BatchNorm+Scale的线性变换参数融合到卷积层,替换原来的Convolution层中weights和bias,实现在不影响准确度的前提下加速预测时间。
2019-12-21 19:37:04
9KB
caffe加速
移除dropout
融合BN层
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