深度残差收缩网络：（六）代码实现
深度残差收缩网络其实是一种通用的特征学习方法，是深度残差网络ResNet、注意力机制和软阈值化的集成，可以用于图像分类。本文采用TensorFlow 1.0和TFLearn 0.3.2，编写了图像分类的程序，采用的图像数据为CIFAR-10。CIFAR-10是一个非常常用的图像数据集，包含10 ...
原文：深度残差收缩网络：（三）网络结构
回顾一下深度残差网络的结构 在下图中， a c 分别是三种残差模块， d 是深度残差网络的整体示意图。BN指的是批标准化 Batch Normalization ，ReLU指的是整流线性单元激活函数 Rectifier Linear Unit ，Conv指的是卷积层 Convolutional layer ，Identity shortcut指的是跨层的恒等映射，RBU指的是残差模块 Resid ...
2019-09-28 17:15 1 533 推荐指数：
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深度残差收缩网络总结
呢？ 2. 深度残差收缩网络的结构 深度残差收缩网络本质上就是深度残差网络和软阈值函数的集成。不仅如 ...
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其实，这篇文章的摘要很好地总结了整体的思路。一共四句话，非常简明扼要。 我们首先来翻译一下论文的摘要： 第一句：This paper develops new deep lea ...
深度残差收缩网络：（一）背景知识
深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）是深度残差学习（Deep Residual Network, ResNet）的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是数据包含噪声 ...
Keras快速搭建深度残差收缩网络（及深度残差网络）
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10分钟看懂深度残差收缩网络
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深度残差网络(ResNet)
引言 对于传统的深度学习网络应用来说，网络越深，所能学到的东西越多。当然收敛速度也就越慢，训练时间越长，然而深度到了一定程度之后就会发现越往深学习率越低的情况，甚至在一些场景下，网络层数越深反而降低了准确率，而且很容易出现梯度消失和梯度爆炸。 这种现象并不是由于过拟合导致的，过拟合 ...
深度残差网络的理解
一说起“深度学习”，自然就联想到它非常显著的特点“深、深、深”（重要的事说三遍 ），通过很深层次的网络实现准确率非常高的图像识别、语音识别等能力。因此，我们自然很容易就想到：深的网络一般会比浅的网络效果好，如果要进一步地提升模型的准确率，最直接的方法就是把网络设计得越深越好，这样模型的准确率也就 ...