深入解读Resnet
残差网络的设计目的 随着网络深度增加,会出现一种退化问题,也就是当网络变得越来越深的时候,训练的准确率会趋于平缓,但是训练误差会变大,这明显不是过拟合造成的,因为过拟合是指网络的训练误差会不断变小,但是测试误差会变大。为了解决这种退化现象,ResNet被提出。我们不再用多个堆叠的层直接拟合期望 ...
原文：ResNet 18 的结构解读
https: blog.csdn.net wchzh article details 现在很多网络结构都是一个命名 数字，比如 ResNet ，数字代表的是网络的深度，也就是说ResNet 网络就是 层的吗 其实这里的 指定的是带有权重的 层，包括卷积层和全连接层，不包括池化层和BN层。下面先贴出ResNet论文中给出的结构列表。 对 Pytorch 中ResNet 网络的源码分析 这里 ，我画出 ...
2020-05-23 12:21 0 4154 推荐指数：
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as model_zoo __all__ = ['ResNet', 'resnet18', 'resnet34', 'r ...
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