开始答辩: 我们的项目的方向是基于深度学习的图像识别。图像识别可以说是人工智能中相当基础而又相当有应用前景的一门技术。 计算机的图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多领域都有应用。 例如交通方面的车牌识别系统;公共安全方面的的人脸识别技术、指纹识别 ...
深度学习经典模型RESNET解析 . 理论基础 . 残差学习概念 深度神经网络相当于函数的拟合过程 复合函数 。如果层数足够深,CNN可以拟合任何一个函数。 如果当网络的层数越来越深的时候,由于网络的退化现象 不妨假设拟合的是H x ,难以训练出来。 那么可以改为训练 F x H x x ,此在数学上成为残差 Residual 。则 H x F x x ,相当于可以变相训练H x ,这就是残差学习 ...
2021-03-26 18:55 0 268 推荐指数:
开始答辩: 我们的项目的方向是基于深度学习的图像识别。图像识别可以说是人工智能中相当基础而又相当有应用前景的一门技术。 计算机的图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多领域都有应用。 例如交通方面的车牌识别系统;公共安全方面的的人脸识别技术、指纹识别 ...
参考了: https://www.cnblogs.com/52machinelearning/p/5821591.html https://blog.csdn.net/qq_24695385/ar ...
介绍 Resnet分类网络是当前应用最为广泛的CNN特征提取网络。 我们的一般印象当中,深度学习愈是深(复杂,参数多)愈是有着更强的表达能力。凭着这一基本准则CNN分类网络自Alexnet的7层发展到了VGG的16乃至19层,后来更有了Googlenet的22层。可后来我们发现深度CNN网络达到 ...
目录 1. ResNet理论 2. pytorch实现 2.1 基础卷积 2.2 模块 2.3 使用ResNet模块进行迁移学习 1. ResNet理论 论文:https://arxiv.org/pdf ...
利用 TFLearn 快速搭建经典深度学习模型 使用 ...
一、CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二、LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全 ...
Highway Networks 论文地址:arXiv:1505.00387 [cs.LG] (ICML 2015),全文:Training Very Deep Networks( arXiv:15 ...
参考博文:https://blog.csdn.net/qq_31622015/article/details/89811456 1、ResNet解决了什么? 随着网络的加深,出现了训练集准确率下降的现象,我们可以确定这不是由于Overfit过拟合造成的(过拟合的情况训练集应该准确率很高 ...