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InPlace_ABN: 用于DNN内存优化训练的就地激活BatchNorm

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简介：
InPlace_ABN是一种优化技术，旨在通过在深度神经网络（DNN）中就地执行激活和批量归一化来减少内存使用。此方法有助于高效训练大型模型。 就地激活的BatchNorm（InPlace-ABN）是一种创新的方法，能够大幅减少训练深度网络所需的内存需求。通过将BN与非线性激活重新定义为单一操作，并在现代架构如ResNet、ResNeXt和Wider ResNet中应用该方法，可以节省多达50%的内存。同时，根据实际需要智能地丢弃或重新计算中间缓冲区。 此存储库包含了InPlace-ABN层的实现以及一些用于重现ImageNet分类结果训练脚本的相关信息。此外，我们还提供了用于语义分割推理代码和Mapillary Vistas训练模型的信息。 如果您在研究中使用了就地激活的批次标准化，请引用以下文献： @inproceedings { rotabulo2017place , title = { In-Place Activated BatchNorm for Memory-Optimization }

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  • InPlace_ABN: 用于DNN内存优化训练的就地激活BatchNorm
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    InPlace_ABN是一种优化技术，旨在通过在深度神经网络（DNN）中就地执行激活和批量归一化来减少内存使用。此方法有助于高效训练大型模型。 就地激活的BatchNorm（InPlace-ABN）是一种创新的方法，能够大幅减少训练深度网络所需的内存需求。通过将BN与非线性激活重新定义为单一操作，并在现代架构如ResNet、ResNeXt和Wider ResNet中应用该方法，可以节省多达50%的内存。同时，根据实际需要智能地丢弃或重新计算中间缓冲区。 此存储库包含了InPlace-ABN层的实现以及一些用于重现ImageNet分类结果训练脚本的相关信息。此外，我们还提供了用于语义分割推理代码和Mapillary Vistas训练模型的信息。 如果您在研究中使用了就地激活的批次标准化，请引用以下文献： @inproceedings { rotabulo2017place , title = { In-Place Activated BatchNorm for Memory-Optimization }
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