目录 . 论文链接 . 概述 . 残差学习 . Identity Mapping by shortcuts . Network Architectures . 训练细节 . 实验 . 论文链接 ResNet . 概述 从AlexNet出现后，后面的模型包括VGG，GoogLe Net等都是想办法让网络边更宽更深，因为大量的实验证明网络更深更宽它的性能会更好。比较容易想到的是一味的增加深度会使得梯 ...
2018-10-23 17:03 0 791 推荐指数：
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（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20层 ...
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 normalization能够解决这个问题。但依旧会出现degradation problem ...
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 ...
MSRA（微软亚洲研究院）何凯明团队的深度残差网络（Deep Residual Network）在2015年的ImageNet上取得冠军，该网络简称为ResNet（由算法Residual命名），层数达到了152层，top-5错误率降到了3.57，而2014年冠军GoogLeNet的错误率是6.7 ...
ResNet结构 它使用了一种连接方式叫做“shortcut connection”，顾名思义，shortcut就是“抄近道”的意思，看下图我们就能大致理解： 图1 Shortcut Connection 这是文章里面的图，我们可以看到一个“弯弯的弧线“这个就是所谓 ...
