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caffe做部署是YYDS! blob layer net 激活函数 卷积 reshape slice loss function reduce eltwise argmax

起因 # 最近在补概率基础的时候，碰到一个解释：连续分布中，每一个单点的概率都是 0，但整个区间的概率可以是 1。

以前在商汤做 CV 的时候，Faster R-CNN、SSD、FPN、RetinaNet 这些名字是天天打交道的。模型训练、转换、部署，各种坑也踩了不少——TensorRT 版本间 softmax axis 默认值不一致、RoI Align 的 num_roi_per_image 默认 300 导致多 batch 结果错乱，这类问题当年 debug 到怀疑人生。

以前做 CV 内容审核的时候，训练数据里有大量视频。色情视频审核是一个很典型的场景——输入是一段几十秒甚至几分钟的视频，输出是一个二分类：这段视频是否包含色情内容。

最近在重新过 MIT 6.S191 Lecture 3（卷积神经网络）。2017 年刚接触 CV 那会儿，CNN 算是吃饭的家伙，每天都在调。后来精力逐渐转到 ML Infra，成天跟 GPU 显存、通信拓扑和算子优化打交道，卷积网络的很多具体细节就慢慢生疏了——写个 nn.Conv2d 时 weight 的四维形状到底怎么排、Kaiming 初始化的方差怎么推、感受野怎么算，冷不丁被问到，还得在脑子里卡壳一下。

上一篇结尾我写：Multi-Head Attention 仍然只是一个 information routing / read mechanism，一个完整的 Transformer layer 还包含 FFN、residual connection、layer normalization 等组件。

上一篇走到了一个结论：去掉 recurrence 之后，Self-Attention 必须重新获得 positional information。position 可以加进 token 的 representation，两者相加不要求后续计算无损还原，只要下游能利用其中的信息就行。

上一篇结尾我留了一个问题：一组 \(W_Q, W_K, W_V\) 只定义了一个 matching / routing space，如果不同类型的信息需求需要不同的 routing 策略，一个 space 够吗？

上一篇结尾留了三个问题：谁和我相关？相关程度是多少？我该从对方那里读什么？

最近在系统学习 Search 和 Information Retrieval 的知识。在看倒排索引（Inverted Index）的时候，我越看越觉得这个结构非常眼熟。直到我想起前段时间写 CS336 作业里 BPE（Byte-Pair Encoding）分词算法的优化逻辑，我才突然意识到：原来这些看似完全不同领域的系统，底层其实都在共享同一种 pattern。