LRN（Local Response Normalization) 作用：将不同卷积核RELU后的feature归一化，平滑处理，能增加泛化能力。 Alexnet提出 公式： 其中i代表第i个卷积核ax,yi,表示第i个卷积核在x,y处的RELU后结果n表示规范化范围k,α,β,n为超参数，一组取值为2，10e−4，0.75a^{i}_{x,y},表示第i个卷积核在x,y处的RELU后结果 n 表示规范化范围 k,\alpha,\beta,n为超参数，一组取值为2，10e-4，0.75ax,yi,表示第i个卷积核在x,y处的RELU后结果n表示规范化范围k,α,β,n为超参数，一组取值为2，10e−4，0.75 后来实验发现，LRN层似乎没什么用-_- 相关文章： 2021-12-24 2022-12-23 2021-08-08 2021-09-24 2021-07-22 2021-08-30 2021-08-14 2021-06-11
