原文:皮尔逊残差 | Pearson residual

参考:Pearson Residuals 这些概念到底是写什么 怎么产生的 统计学功力太弱了 ...

2018-04-12 16:26 0 1310 推荐指数:

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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 ...

Mon Dec 17 03:44:00 CST 2018 0 16034
网络(Residual Networks, ResNets)

1. 什么是residual)?   “在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的。”“如果回归模型正确的话, 我们可以将看作误差的观测值。”   更准确地,假设我们想要找一个 $x$,使得 $f(x) = b$,给定一个 $x$ 的估计值 $x_0$, ...

Sat Sep 15 08:20:00 CST 2018 5 44246
深度网络(Deep residual network, ResNet)

@ 目录 一、前言 二、深度网络的退化问题 三、学习 3.1 网络原理 3.2 ResNet结构为什么可以解决深度网络退化问题? 3.3 单元 3.4 ResNet的网络结构 四、实验 ...

Mon May 25 23:06:00 CST 2020 0 2510
关于深度网络(Deep residual network, ResNet)

题外话: From 《白话深度学习与TensorFlow》 深度网络: 深度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 ...

Mon Oct 22 00:48:00 CST 2018 0 10679
深度网(deep residual networks)的训练过程

这里介绍一种深度网(deep residual networks)的训练过程: 1、通过下面的地址下载基于python的训练代码: https://github.com/dnlcrl/deep-residual-networks-pyfunt 2、这些训练代码需要 ...

Sat Jul 30 05:52:00 CST 2016 0 2889
Deep Residual Learning for Image Recognition(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 ...

Wed Apr 12 00:21:00 CST 2017 0 2077
深度收缩网络 Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis (原文翻译)

深度收缩网络是深度网络的一种改进,针对的是数据中含有噪声或冗余信息的情况,将软阈值函数引入深度网络的内部,通过消除冗余特征,增强高层特征的判别性。其核心部分就是下图所示的基本模块: 以下对部分原文进行了翻译,仅以学习为目的。 【题目】Deep Residual ...

Sat Mar 28 23:25:00 CST 2020 0 1799
大幅减少GPU显存占用:可逆网络(The Reversible Residual Network)

前序:   Google AI最新出品的论文Reformer 在ICLR 2020会议上获得高分,论文中对当前暴热的Transformer做两点革新:一个是局部敏感哈希(LSH);一个是可逆网络代替标准网络。本文主要介绍变革的第二部分,可逆网络。先从神经网络的反向传播讲起,然后是标准 ...

Sun Jan 12 06:21:00 CST 2020 0 3087
 
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