如何在咖啡馆中使用"BatchNorm"图层？

我对如何"BatchNorm"在模型中使用/插入图层感到有点困惑.
我看到了几种不同的方法,例如:

ResNets:"BatchNorm"+ "Scale"(无参数共享)

"BatchNorm"图层紧跟着"Scale"图层:

layer {
    bottom: "res2a_branch1"
    top: "res2a_branch1"
    name: "bn2a_branch1"
    type: "BatchNorm"
    batch_norm_param {
        use_global_stats: true
    }
}

layer {
    bottom: "res2a_branch1"
    top: "res2a_branch1"
    name: "scale2a_branch1"
    type: "Scale"
    scale_param {
        bias_term: true
    }
}

cifar10示例:仅"BatchNorm"

在提供caffe的cifar10示例中,"BatchNorm"使用时没有任何"Scale"跟随它:

layer {
  name: "bn1"
  type: "BatchNorm"
  bottom: "pool1"
  top: "bn1"
  param {
    lr_mult: 0
  }
  param {
    lr_mult: 0
  }
  param {
    lr_mult: 0
  }
}

cifar10不同batch_norm_param的TRAIN和TEST

batch_norm_param: use_global_scale在TRAIN和TEST阶段之间改变:

layer {
  name: "bn1"
  type: "BatchNorm"
  bottom: "pool1"
  top: "bn1"
  batch_norm_param {
    use_global_stats: false
  }
  param {
    lr_mult: 0
  }
  param {
    lr_mult: 0
  }
  param {
    lr_mult: 0
  }
  include {
    phase: TRAIN
  }
}
layer {
  name: "bn1"
  type: "BatchNorm"
  bottom: "pool1"
  top: "bn1"
  batch_norm_param {
    use_global_stats: true
  }
  param {
    lr_mult: 0
  }
  param {
    lr_mult: 0
  }
  param {
    lr_mult: 0
  }
  include {
    phase: TEST
  }
}

那应该是什么？

如何"BatchNorm"在咖啡馆中使用图层？

如果您按照原始纸张进行批量标准化,则应遵循"比例"和"偏移"图层(可以通过"比例"包含偏差,但这会使"偏差"参数无法访问).use_global_stats也应该从训练(False)更改为测试/部署(True) - 这是默认行为.请注意,您提供的第一个示例是用于部署的原型文本,因此将其设置为True是正确的.

我不确定共享参数.

我提出了一个拉取请求来改进批量规范化的文档,但后来因为我想修改它而关闭它.然后,我再也没有回过头来.

请注意,我觉得lr_mult: 0对于"BatchNorm"不再需要(也许是不允许的？),虽然我不是现在发现相应的PR.