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caffe 中为什么bn层要和scale层一起使用

这个问题首先你要理解batchnormal是做什么的。它其实做了两件事。 1) 输入归一化 x_norm = (x-u)/std, 其中u和std是个累计计算的均值和方差。 2）y=alpha×x_norm + beta，对归一化后的x进行比例缩放和位移。其中alpha和beta是通过迭代学习的。 那么caffe中的bn层其实只做了第一件事。scale层做了第二件事。 这样你也就理解了scale层里为什么要设置bias_term=True，这个偏置就对应2）件事里的beta。   注意： BN与Scale是对数据进行了归一化， 在超分辨率领域，对图像使用BN层的话，如果只针对单一X2或者X3或者X4倍分辨率时候，不使用BN层效果更好，如果数据集中同时包含x2，x3，x4倍分辨率数据，那么加上BN层效果更好 在跨数据域数据转换中，从A域到B域，一定要将A域的BN与Scale的学习率置为0