caffe加速:合并BatchNorm层和Scale层到Convolution层

caffe加速移除dropout 融合BN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。

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评论信息

dongxia_dl :

不要积分，先给楼主32个
2020-03-30
小步舞曲 :

可以使用效果不会影响太多，我做的是分割任务
2019-07-22
xfxTianyi :

一般般，影响效果
2019-03-27

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