原文:Deep Residual Learning

最近在做一个分类的任务,输入为 通道车型图片,输出要求将这些图片对车型进行分类,最后分类类别总共是 个。 开始是试用了实验室师姐的方法采用了VGGNet的模型对车型进行分类,据之前得实验结果是训练后最高能达到 的正确率,在采用了ImageNet训练过的DataLayer之后,可以达到 的正确率,由于我没有进行长时间的运行测试,运行了十几个小时最高达到了 的样子。 后来是尝试使用Deep Resi ...

2016-08-11 11:34 0 3584 推荐指数:

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论文笔记:Deep Residual Learning

让梯度慢慢减小直至消失。这篇文章中介绍的深度残差 (Deep Residual) 学习网络可以说根治了这种 ...

Sun Jan 07 22:35:00 CST 2018 3 4048
Deep Residual Learning in Spiking Neural Networks

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS ...

Fri Nov 26 19:12:00 CST 2021 0 96
深度学习基础(五)ResNet_Deep Residual Learning for Image Recognition

ResNet可以说是在过去几年中计算机视觉和深度学习领域最具开创性的工作。在其面世以后,目标检测、图像分割等任务中著名的网络模型纷纷借鉴其思想,进一步提升了各自的性能,比如yolo,Inception-v4等。 ResNet通过重构模型对残差映射(Residual ...

Sun Mar 24 22:38:00 CST 2019 0 1655
Deep Residual Learning for Image Recognition(残差网络)

深度在神经网络中有及其重要的作用,但越深的网络越难训练。 随着深度的增加,从训练一开始,梯度消失或梯度爆炸就会阻止收敛,normalized initialization和intermediate ...

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