如何重新調整咖啡中功能圖的權重？

Question

在「Inside-Outside Net: Detecting Objects in Context with Skip Pooling and Recurrent Neural Networks」

紙張

他們正在使用的跳躍連接概念Concat的層conv3，CONV4，conv5的ROI-合併功能，但在連接前，他們建議使用L2範數和重新調整的每個特徵從這些圖層中提取的地圖，問題是我如何確定混合特徵的重新縮放值，哪個caffe層可以用來實現？

Answer 1

您可以使用現有圖層來計算L2特徵映射的範數。舉例來說，請參閱this thread。
您可以使用"Scale"圖層來縮放每個功能地圖。