[caffe]深度学习之图像分类模型Batch Normalization[BN-inception]解读

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一、简介


如果将googlenet称之为google家的inception v1的话,其Batch Normalization(http://arxiv.org/pdf/1502.03167v3.pdf)文章讲的就是BN-inception v1。

它不是网络本身本质上的内容修改,而是为了将conv层的输出做normalization以使得下一层的更新能够更快,更准确。


二、网络分析


caffe官方将BN层拆成两个层来实验,一个是https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/include/caffe/layers/batch_norm_layer.hpp,

另外一个是https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/include/caffe/layers/scale_layer.hpp。

其具体使用方法可以参考:https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks/blob/master/prototxt/ResNet-50-deploy.prototxt

中的BatchNormScale


BN-inceptionv1训练速度较原googlenet快了14倍,在imagenet分类问题的top5上达到4.8%,超过了人类标注top5准确率

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