谷歌眼镜中的偏置节点是什么?如何去除它

Question

我是深度学习的新手，我想建立一个可以识别相似图像的模型，我正在阅读《分类是深度度量学习的强基线》研究论文。这里是他们使用的短语：CCD_ 1。我不知道什么是偏倚项，也不知道如何从googlenet或其他预训练的模型中去除它。if someone help me out with this it would be great!:(

Answer 1

为了计算第n层的输出，线性神经网络为每一个第n层输出计算第n-1层输出的线性组合，将标量常数值添加到每一个n层输出(偏置项(，然后应用激活函数。在pytorch中，可以使用禁用线性层中的偏置

layer = torch.nn.Linear(n_in_features, n_out_features, bias=False)

要覆盖现有的结构，例如torchvision.models中包含的googlenet，您可以简单地覆盖初始化后最后一个完全连接的层：

from torchvision.models import googlenet
num_classes = 1000 # or whatever you need it to be
model = googlenet(num_classes)
model.fc = torch.nn.Linear(1000,num_classes,bias = False)