原文:从头学pytorch(二十):残差网络resnet

残差网络ResNet resnet是何凯明大神在 年提出的.并且获得了当年的ImageNet比赛的冠军. 残差网络具有里程碑的意义,为以后的网络设计提出了一个新的思路. googlenet的思路是加宽每一个layer,resnet的思路是加深layer. 论文地址:https: arxiv.org abs . 论文里指出,随着网络深度的增加,模型表现并没有更好,即所谓的网络退化.注意,不是过拟合, ...

2020-01-17 16:57 1 3286 推荐指数:

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网络---ResNet

 目录  一、块(Residual Block)   二、 网络为什么有用   三、ResNet网络结构   四、代码实现 ...

Sun Mar 22 07:09:00 CST 2020 0 1910
【从零学习PyTorch】 如何网络resnet作为pre-model +代码讲解+网络resnet是个啥

看的多个Kaggle上 图片分类比赛 的代码,发现基本都会选择resnet网络作为前置网络进行训练,那么如何实现这个呢? 本文主要分为两个部分 第一个部分讲解如何使用PyTorch来实现前置网络的设置,以及参数的下载和导入 第二个部分简单讲一下resnet运行的原理。 第一部 ...

Thu May 21 03:48:00 CST 2020 0 609
网络ResNet

一直拖着没研究大名鼎鼎的网络,最近看YOLO系列,研究到YOLOv3时引入了网络的概念,逃不过去了,还是好好研究研究吧~ 一,引言    网络是深度学习中的一个重要概念,这篇文章将简单介绍网络的思想,并结合文献讨论网络有效性的一些可能解释。   以下是本文的概览 ...

Sun Aug 01 07:34:00 CST 2021 0 297
网络resnet理解与pytorch代码实现

写在前面 ​ 深度网络(Deep residual network, ResNet)自提出起,一次次刷新CNN模型在ImageNet中的成绩,解决了CNN模型难训练的问题。何凯明大神的工作令人佩服,模型简单有效,思想超凡脱俗。 ​ 直观上,提到深度学习,我们第一反应是模型要足够“深 ...

Sat Oct 09 03:34:00 CST 2021 0 365
深度网络(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 ...

Sat Jul 06 23:37:00 CST 2019 0 2162
网络ResNet笔记

作者根据输入将层表示为学习函数。实验表明,网络更容易优化,并且能够通过增加相当的深度来提高 ...

Fri May 19 18:45:00 CST 2017 7 59121
Resnet——深度网络(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。网络解决的就是随着深度增加网络性能越来越的问题 ...

Wed Feb 12 06:43:00 CST 2020 1 839
Resnet——深度网络(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: ...

Thu Feb 13 07:03:00 CST 2020 0 845
 
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