bn1 = BatchNormalization()(res1) 起什么作用

时间: 2024-04-27 20:23:01 浏览: 62
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三洋电视机电路图-21BN1.pdf

这段代码是使用Keras中的BatchNormalization层对res1进行归一化操作。BatchNormalization是一种常用的归一化方法，可以加速神经网络的训练并提高模型的精度。它通过对每个batch的数据进行归一化，使得神经网络中每层的输入数据都具有相同的分布，从而避免了一些常见的问题，比如梯度消失和梯度爆炸。此外，BatchNormalization还可以充当一种正则化方法，有助于防止过拟合。因此，使用BatchNormalization可以提高神经网络的稳定性和泛化能力。
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self.conv1 = nn.Conv2d(inplanes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2 = nn.Conv2d(planes, ...

def MEAN_Spot(opt): # channel 1 inputs1 = layers.Input(shape=(42,42,1)) conv1 = layers.Conv2D(3, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs1) bn1 = layers.BatchNormalization()(conv1) pool1 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn1) do1 = layers.Dropout(0.3)(pool1) # channel 2 inputs2 = layers.Input(shape=(42,42,1)) conv2 = layers.Conv2D(3, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs2) bn2 = layers.BatchNormalization()(conv2) pool2 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn2) do2 = layers.Dropout(0.3)(pool2) # channel 3 inputs3 = layers.Input(shape=(42,42,1)) conv3 = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs3) bn3 = layers.BatchNormalization()(conv3) pool3 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn3) do3 = layers.Dropout(0.3)(pool3) # merge 1 merged = layers.Concatenate()([do1, do2, do3]) # interpretation 1 merged_conv = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.1))(merged) merged_pool = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same', strides=(2,2))(merged_conv) flat = layers.Flatten()(merged_pool) flat_do = layers.Dropout(0.2)(flat) # outputs outputs = layers.Dense(1, activation='linear', name='spot')(flat_do) #Takes input u, v, os model = keras.models.Model(inputs=[inputs1, inputs2, inputs3], outputs=[outputs]) model.compile( loss={'spot':'mse'}, optimizer=opt, metrics={'spot':tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError()}, ) return model 如何引入CBAM-ResNet

from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Activation, Add, Input, Dense, GlobalAveragePooling2D, Reshape, multiply def cbam_block(cbam_feature, ratio=8): # channel attention ...

下面是我的模型部分定义，如果加入ResNet,应该怎么加 ： lstm2 = LSTM(128, return_sequences=True)(context_dim2) # 加入LSTM层 concat = concatenate([lstm1,lstm2]) # 增加一个TimeDistributed层，以便对每个时间步进行相同的处理 td = TimeDistributed(Dense(128, activation='relu'))(concat) td = TimeDistributed(Dropout(0.2))(td) lstm_out = LSTM(64, return_sequences=False)(td) # 加入LSTM层 lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out) lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out) res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out)

bn1 = BatchNormalization()(conv1) act1 = Activation("relu")(bn1) conv2 = Conv1D(64, kernel_size=3, padding="same")(act1) bn2 = BatchNormalization()(conv2) shortcut = input_layer add1 = Add()([bn2, ...
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