使用兩層卷積網(wǎng)絡(luò)，一開(kāi)始訓(xùn)練了40多個(gè)epoch沒(méi)收斂，檢查一下網(wǎng)絡(luò)，沒(méi)加bn。。。，加了bn之后很快收斂，如圖

可視化一下權(quán)重，挺符合拉普拉斯分布的，epoch訓(xùn)的比較少。

論文中的weights分布圖

同時(shí)用同樣結(jié)構(gòu)的CNN訓(xùn)練一下，準(zhǔn)確率百分之99左右，差不多就是高斯分布，和論文所說(shuō)一致，原因在上次addernet里講過(guò)。

然后addernet的FLOPs和正常CNN的FLOPs，我找到MAC，換算一下就好了

Addnet確實(shí)推斷速度會(huì)快。