残差神经网络
之前的章节，我们利用一个仅包含一层隐藏层的简单神经网络就在MNIST识别问题上获得了98%左右的准确率。我们于是本能会想到用更多的隐藏层，构建更复杂的神经网络将会为我们带来更好的结果。 就如同在进行图像模式识别的时候 ，第一层的神经层可以学到边缘特征 ，第二层的可以学到更复杂的图形特征 ...
原文：残差神经网络与inception-resnet
一 基本概念 Residual Connection： 本质是 短路连接 如下图阴影部分，通过增加shortcuts，加速训练，从而可以训练出更深的模型 I.R.v gt Inception v 。更深的模型意味着可以学出更多东西，带来精度的提升。 I.R. v 结构，注意到图中inception区块被简化了，比先前的Inception V 种要包含更少的并行塔 parallel towers 。 ...
2018-04-03 14:48 0 2278 推荐指数：
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