残差网络(Residual Network)
一、背景 1）梯度消失问题 我们发现很深的网络层，由于参数初始化一般更靠近0，这样在训练的过程中更新浅层网络的参数时，很容易随着网络的深入而导致梯度消失，浅层的参数无法更新。 可以看到，假设现在需要更新b1，w2,w3,w4参数因为随机初始化偏向于0，通过链式求导我们会发现，w1w2w3 ...
原文：大幅减少GPU显存占用：可逆残差网络(The Reversible Residual Network)
前序： Google AI最新出品的论文Reformer 在ICLR 会议上获得高分，论文中对当前暴热的Transformer做两点革新：一个是局部敏感哈希 LSH 一个是可逆残差网络代替标准残差网络。本文主要介绍变革的第二部分，可逆残差网络。先从神经网络的反向传播讲起，然后是标准残差网络，最后自然过渡到可逆残差网络。读完本文相信你会对神经网络的架构发展有一个非常清晰的认识。 一 背景介绍 当前所 ...
2020-01-11 22:21 0 3087 推荐指数：
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深度残差网络（Deep residual network, ResNet）
@ 目录 一、前言 二、深度网络的退化问题 三、残差学习 3.1 残差网络原理 3.2 ResNet结构为什么可以解决深度网络退化问题？ 3.3 残差单元 3.4 ResNet的网络结构 四、实验 ...
关于深度残差网络（Deep residual network, ResNet）
题外话： From 《白话深度学习与TensorFlow》 深度残差网络： 深度残差网络的设计就是为了克服这种由于网络深度加深而产生的学习效率变低，准确率无法有效提升的问题（也称为网络退化）。 甚至在一些场景下，网络层数的增加反而会降低正确率。这种本质问题是由于出现了信息丢失而产生的过拟合 ...
神经网络减少GPU显存占用的技术
来源于阿里云的PAI平台使用的技术 1）激活检查点（Activation Checkpoint） 在神经网络中间设置若干个检查点(checkpoint)，检查点以外的中间结果全部舍弃，反向传播求导数的时间，需要某个中间结果就从最近的检查点开始计算，这样既节省了显存，又避免了从头计算的繁琐过程 ...
残差网络（Residual Networks, ResNets）
1. 什么是残差（residual）？ “残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。”“如果回归模型正确的话， 我们可以将残差看作误差的观测值。” 更准确地，假设我们想要找一个 $x$，使得 $f(x) = b$，给定一个 $x$ 的估计值 $x_0$，残差 ...
Deep Residual Learning for Image Recognition(残差网络)
深度在神经网络中有及其重要的作用，但越深的网络越难训练。 随着深度的增加，从训练一开始，梯度消失或梯度爆炸就会阻止收敛，normalized initialization和intermediate normalization能够解决这个问题。但依旧会出现degradation problem ...
皮尔逊残差 | Pearson residual
参考：Pearson Residuals 这些概念到底是写什么？怎么产生的？ 统计学功力太弱了！ ...
深度残差收缩网络 Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis (原文翻译)
深度残差收缩网络是深度残差网络的一种改进，针对的是数据中含有噪声或冗余信息的情况，将软阈值函数引入深度残差网络的内部，通过消除冗余特征，增强高层特征的判别性。其核心部分就是下图所示的基本模块： 以下对部分原文进行了翻译，仅以学习为目的。 【题目】Deep Residual ...