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 ...
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:
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 ...
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 ...
论文地址:Deep Residual Learning for Image Recognition ResNet——MSRA何凯明团队的Residual Networks,在2015年ImageNet上大放异彩,在ImageNet的classification、detection ...
ResNet网络,本文获得2016 CVPR best paper,获得了ILSVRC2015的分类任务第一名。 本篇文章解决了深度神经网络中产生的退化问题(degradatio ...
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 ...
Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image ...
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 ...
作者:何凯明等,来自微软亚洲研究院; 这篇文章为CVPR的最佳论文奖;(conference on computer vision and pattern recognition) 在神经网 ...