【网络结构】Deep Residual Learning for Image Recognition（ResNet） 论文解析
@ 目录 0. 论文链接 1. 概述 2. 残差学习 3. Identity Mapping by shortcuts 4. Network Architectures 5. 训练细节 6. 实验 0. 论文链接 ResNet 1. 概述 ...
原文：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 normalization能够解决这个问题。但依旧会出现degradation problem：随着深度的增加，准确率会达到饱和，再持续增加深度则会导致准确率下降。这个问题不是由于过拟合造成的，因为训练 ...
2017-04-11 16:21 0 2077 推荐指数：
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论文笔记——Deep Residual Learning for Image Recognition
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[论文阅读] Deep Residual Learning for Image Recognition(ResNet)
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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 ...
Deep Residual Learning for Image Recognition这篇文章
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) 在神经网络中，常遇到的问题： 1. 当网络变深以后的 vanishing/exploding ...
深度残差网络（Deep residual network, ResNet）
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关于深度残差网络（Deep residual network, ResNet）
题外话： From 《白话深度学习与TensorFlow》 深度残差网络： 深度残差网络的设计就是为了克服这种由于网络深度加深而产生的学习效率变低，准确率无法有效提升的问题（也称为网络退化）。 甚至在一些场景下，网络层数的增加反而会降低正确率。这种本质问题是由于出现了信息丢失而产生的过拟合 ...
残差网络(Residual Network)
一、背景 1）梯度消失问题 我们发现很深的网络层，由于参数初始化一般更靠近0，这样在训练的过程中更新浅层网络的参数时，很容易随着网络的深入而导致梯度消失，浅层的参数无法更新。 可以看到，假设现在需要更新b1，w2,w3,w4参数因为随机初始化偏向于0，通过链式求导我们会发现，w1w2w3 ...