self.bn = nn.BatchNorm2d(nOut, eps=1e-03)
时间: 2023-05-14 16:04:26 浏览: 62
这是一个深度学习中的批量归一化操作,用于对输入数据进行标准化处理,以加速模型的训练和提高模型的准确性。nn.BatchNorm2d是PyTorch中的一个模块,nOut是输出通道数,eps是一个小的常数,用于避免分母为0的情况。
相关问题
self.bn = nn.BatchNorm2d(2*nOut, eps=1e-3)
这是一个关于神经网络中批量归一化的代码,用于对输入数据进行归一化处理,以提高模型的训练效果。具体而言,这段代码使用了 PyTorch 中的 nn.BatchNorm2d 模块,其中 2*nOut 表示输入数据的通道数,eps=1e-3 表示归一化时添加的小量,以避免除以零的情况发生。
self.bn_prelu = BNPReLU(nOut)
这是一个代码片段,它定义了一个名为 "self.bn_prelu" 的对象,它是一个 BNPReLU 类的实例,nOut 是传递给 BNPReLU 构造函数的参数。BNPReLU 是一个结合了批量归一化和 PReLU 激活函数的神经网络层,它可以用于深度学习中的图像分类、目标检测等任务。如果你需要完整的代码,你可以在 CSDN 上搜索相关的代码示例。