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：Keras快速搭建深度残差收缩网络（及深度残差网络）
从本质上讲，深度残差收缩网络属于卷积神经网络，是深度残差网络 deep residual network, ResNet 的一个变种。它的核心思想在于，在深度学习进行特征学习的过程中，剔除冗余信息是非常重要的 软阈值化是一种非常灵活的 删除冗余信息的方式。 .深度残差网络 首先，在介绍深度残差收缩网络的时候，经常需要从深度残差网络开始讲起。下图展示了深度残差网络的基本模块，包括一些非线性层 残差路 ...
2019-12-31 23:46 2 2644 推荐指数：
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深度残差收缩网络总结
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深度残差收缩网络：（二）整体思路
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深度残差收缩网络：（一）背景知识
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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 ...
Resnet——深度残差网络（一）
我们都知道随着神经网络深度的加深，训练过程中会很容易产生误差的积累，从而出现梯度爆炸和梯度消散的问题，这是由于随着网络层数的增多，在网络中反向传播的梯度会随着连乘变得不稳定（特别大或特别小），出现最多的还是梯度消散问题。残差网络解决的就是随着深度增加网络性能越来越差的问题 ...
Resnet——深度残差网络（二）
基于上一篇resnet网络结构进行实战。 再来贴一下resnet的基本结构方便与代码进行对比 resnet的自定义类如下: 训练过程如下： 打印网络结构和参数量如下： ...