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machine-learning - 如何在caffe中重新调整特征图的权重？

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:35:16

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在 ' Inside-Outside Net: Detecting Objects in Context with Skip Pooling and Recurrent Neural Networks 的论文中'

他们正在使用跳过连接概念来连接 conv3、conv4、conv5 层的 roi-pooled 特征，但在连接之前，他们建议使用 L2 NORM 并重新缩放从这些层提取的每个特征图，这是我的问题是如何确定池化特征的重新缩放值，可以使用哪个caffe层来实现这个？

最佳答案

您可以使用现有图层来计算特征图的L2范数。请参阅this thread例如。
您可以使用"Scale"层来缩放每个特征图。

关于machine-learning - 如何在caffe中重新调整特征图的权重？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44820015/

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