如何重新调整咖啡中功能图的权重？

Question

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

纸张

他们正在使用的跳跃连接概念Concat的层conv3，CONV4，conv5的ROI-合并功能，但在连接前，他们建议使用L2范数和重新调整的每个特征从这些图层中提取的地图，问题是我如何确定混合特征的重新缩放值，哪个caffe层可以用来实现？

Answer 1

您可以使用现有图层来计算L2特征映射的范数。举例来说，请参阅this thread。
您可以使用"Scale"图层来缩放每个功能地图。