残差是cell各个face的通量之和，当收敛后，理论上当单元内没有源项使各个面流入的通量也就是对物理量的输运之和应该为零。 最大残差或者RSM残差反 映流场与所要模拟流场（只收敛后应该得到的流场，当然收敛后得到的流场与真实流场之间还是存在一定的差距）的残差，残差越小越好，由于存在数值精度问题 ...

1. 深度残差收缩网络的初衷 大家有没有发现这样一种现象：在很多数据集中，每个样本内部，都或多或少地包含着一些与标签无关的信息；这些信息的话，其实就是冗余的。 然后，即使在同一个样本集中，各个样本的噪声含量也往往是不同的。 那么，降噪算法中常用的软阈值函数，能不能嵌入到深度残差网络中 ...

一般计算中，Fluent达到我们设定的残差值后就可以自动停止运算，但是有时候我们可能残差判断标准不一定是恒定的，或者有多款软件之间来回协同计算，那么就必须在Fluent UDF中判断残差标准是否达到然后停止计算，后面再进行其它UDF操作。我们知道，通常情况下开始迭代后，要停止计算只能按“Stop ...

　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 ...

---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)(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 ...

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/72679537 残差网络在设计之初，主要是服务于卷积神经网络(CNN)，在计算机视觉领域应用较多，但是随着CNN结构的发展，在很多文本处理，文本分类里面(n-gram)，也同样展现出来很好的效果。 首先先明确一下几个深度 ...

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 ...