目录 引言 ResNet50整体结构 ResNet各个Stage具体结构 Stage 0 Stage 1 Bottleneck具体结构 BTNK2 BTNK1 简要分析 福利 参考 ...
解决的问题: 由于梯度消失,深层网络很难训练。因为梯度反向传播到前面的层,重复相乘可能使梯度无穷小。结果就是,随着网络的层数更深,其性能趋于饱和,甚至迅速下降。 核心思想: 引入一个恒等快捷键 也称之为跳跃连接线 ,直接跳过一个或者多个层。如图一 图一 当有这条跳跃连接线时,网络层次很深导致梯度消失时,f x ,y g x relu x x . 在网络上堆叠这样的结构,就算梯度消失,我什么也学不到 ...
2020-02-16 10:33 0 33734 推荐指数:
目录 引言 ResNet50整体结构 ResNet各个Stage具体结构 Stage 0 Stage 1 Bottleneck具体结构 BTNK2 BTNK1 简要分析 福利 参考 ...
一、ShortCut结构 ResNet神经网络中有一种ShortCut Connection网络结构,主要用的是跳远连接的方式来解决深层神经网络退化的问题,在跳远连接的后需要对输入与激活前的值进行相加,激活前的值y可能与输入值的shape相同(称为identity block),也可能不 ...
MSRA(微软亚洲研究院)何凯明团队的深度残差网络(Deep Residual Network)在2015年的ImageNet上取得冠军,该网络简称为ResNet(由算法Residual命名),层数达到了152层,top-5错误率降到了3.57,而2014年冠军GoogLeNet的错误率是6.7 ...
从RFCN来看,Resnet-50和Resnet-101到最后一层卷积都是缩小到原来尺寸的16分之一,并且都用的7x7的格子去roi pooling。 看paper可以知道:resnet-50核心是由3个conv2_x(3个卷积层),4个conv3_x(3个卷积层 ...
。 —————————————————————————————————————————————————————— 简介ResNet是何凯明大神在2015年提出的一种网络结构,获得了 ...
这里,S是卷积核移动的步长stride;P是进行卷积操作时的参数,图像尺寸是否保持原图大小;k是卷积核的大小; ...
ResNet结构 它使用了一种连接方式叫做“shortcut connection”,顾名思义,shortcut就是“抄近道”的意思,看下图我们就能大致理解: 图1 Shortcut Connection 这是文章里面的图,我们可以看到一个“弯弯的弧线“这个就是所谓 ...