残差神经网络(ResidualNet)
残差神经网络（ResNet） 为什么神经网络的层数越来越深 由图可知随着神经网络层数的增加，神经网络的训练误差和测试误差相较于较低层数的神经网络都要更高。但是这个与越深的网络，训练误差和测试误差都要更小这个第一感觉相违背。 在相同的迭代次数下，更深的神经网络的误差更容易趋向于平稳 ...
原文：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 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，例如三角形，长方形等，第三层又会识别更加复杂的图案。 这样看来，多层的结构就会带来更强大的模型，进行更复杂的识别。 ...
2018-11-10 17:03 0 3106 推荐指数：
相关推荐
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.v2 > Inc ...
[DeeplearningAI笔记]卷积神经网络2.3-2.4深度残差网络
4.2深度卷积网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 参考文献 [残差网络]--He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep Residual Learning for Image Recognition[J]. 2015 ...
Tensorflow最简单实现ResNet50残差神经网络，进行图像分类，速度超快
在图像分类领域内，其中的大杀器莫过于Resnet50了，这个残差神经网络当时被发明出来之后，顿时毁天灭敌，其余任何模型都无法想与之比拟。我们下面用Tensorflow来调用这个模型，让我们的神经网络对Fashion-mnist数据集进行图像分类.由于在这个数据集当中图像的尺寸是28*28 ...
残差网络---ResNet
目录 一、残差块(Residual Block) 二、 残差网络为什么有用 三、ResNet网络结构 四、代码实现 ...
残差网络
---恢复内容开始--- 景 （1）为什么残差学习的效果会如此好？与其他论文相比，深度残差学习具有更深的网络结构，此外，残差学习也是网络变深的原因，为什么网络深度如此重要？ 解答：一般认为神经网络的每一层分别对应于提取不同层次的特征信息，有低层，中层和高层，而网络越深的时候，提取到的不同层次 ...
残差网络(ResNets)
残差网络(ResNets)(Residual Networks (ResNets)) 非常非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题。习跳跃连接（Skip connection），它可以从某一层网络层获取激活，然后迅速反馈给另外一层，甚至是神经网络的更深层。我们可以利用跳跃连接 ...
残差网络的作用
对于plain net，当网络层次较深时，深层网络越难训练 inception net可以代替人工去选择卷积核的尺寸，需要需要用池化层 ...