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 ...
博客来源于:https: blog.csdn.net buyi shizi article details https: blog.csdn.net dcrmg article details ResNet指出,在许多的数据库上都显示出一个普遍的现象:增加网络深度到一定程度时,更深的网络意味着更高的训练误差。误差升高的原因是网络越深,梯度消失的现象就越明显,所以在后向传播的时候,无法有效的把梯度更 ...
2019-04-16 20:18 0 927 推荐指数:
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 ...
这里,S是卷积核移动的步长stride;P是进行卷积操作时的参数,图像尺寸是否保持原图大小;k是卷积核的大小; ...
https://blog.csdn.net/wchzh2015/article/details/93883771 现在很多网络结构都是一个命名+数字,比如(ResNet18),数字代表的是网络的深度,也就是说ResNet18 网络就是18层的吗?其实这里的18指定的是带有权重的 18层,包括卷积 ...
resnet有5个stage,每个stage缩小一倍(即stride2)。第1个stage是7*7个卷积大的缩小1倍,第2个stage是通过max-pooling缩小1倍,后面3个stage都是在各自stage的第一个卷积缩小1倍 第一个7*7的卷积是pad为3,stride ...
ResNet50结构 ResNet简介 随着网络的加深,出现了训练集准确率下降的现象,可以确定这不是由于Overfit过拟合造成的(过拟合的情况训练集应该准确率很高);针对这个问题提出了一种全新的网络,称为深度残差网络,允许网络尽可能的加深,其中引入了全新的结构如图。 残差 ...
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 ...
论文题目:Deep Residual Learning for Image Recognition 文献地址:https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 源码地址:h ...
class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, layers, num_classes=1000): self.inplanes = 64 super(ResNet, self).__init__ ...