如何重新调整caffe中特征图的权重？

Question

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

的论文中

他们正在使用跳过连接概念来连接图层conv3，conv4，conv5的roi-pooled功能，但在连接之前，他们建议使用L2 NORM并重新调整从这些图层中提取的每个特征图，这个问题对我来说是如何确定合并特征的重新缩放值，哪个caffe图层可以用来实现这个？

Answer 1

您可以使用现有图层来计算要素贴图的<br/>范数。有关示例，请参阅this thread 您可以使用"Scale"图层来缩放每个要素图。