こっちの実験だとReLU-BNのほうが、論文に書かれてたBN-ReLUのパターンよりも良いと書かれている。あとBNと弱いDropout(0.2)併用の結果がよくなることも示されてる。

stealthinu のブックマーク 2018/12/21 11:59

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/317590066/comment/stealthinu" data-user-id="stealthinu" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/github.com/ducha-aiki/caffenet-benchmark/blob/master/batchnorm.md" data-original-href="https://github.com/ducha-aiki/caffenet-benchmark/blob/master/batchnorm.md" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fducha-aiki%2Fcaffenet-benchmark%2Fblob%2Fmaster%2Fbatchnorm.md" data-user-icon="/users/stealthinu/profile.png">caffenet-benchmark/batchnorm.md at master · ducha-aiki/caffenet-benchmark</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">機械学習</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/deeplearning">deeplearning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">こっちの実験だとReLU-BNのほうが、論文に書かれてたBN-ReLUのパターンよりも良いと書かれている。あとBNと弱いDropout(0.2)併用の結果がよくなることも示されてる。</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/stealthinu/20181221#bookmark-317590066"><span class="datetime-body">2018/12/21 11:59</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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This is quick evaluation of BatchNorm layer (BVLC/caffe#3229) performance on ImageNet-2012. Other on-going evaluations: activations [architectures] (https://github.com/ducha-aiki/caffenet-benchmark...

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