@ 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 ...
ResNet网络,本文获得 CVPR best paper,获得了ILSVRC 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 degradation problem 。什么是退化问题呢 如下图: 上图所示,网络随着深度的增加 从 层增加到 层 ,训练误差和测试误差非但没有降低,反而变大了。然而这种问题的出现并不是因为过拟合 overfitting 。 照理来说,如果我们有一个浅 ...
2017-10-29 21:54 0 7196 推荐指数:
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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 ...
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 ...
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) 在神经网络中,常遇到的问题: 1. 当网络变深以后的 vanishing/exploding ...
github地址:https://github.com/iduta/iresnet 论文地址:https://arxiv.org/abs/2004.04989 该论文主要关注点: 网络层之间的信息流动-the flow of information through ...
1、R-MAC 参考博客:https://blog.csdn.net/m0_37717568/article/details/72778863 参考文献:Tolias G, Sicre ...
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 ...