深度残差网络(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 ...
原文：深度残差网络（ResNet）原理与实现（tensorflow2.x）
目录 ResNet原理 ResNet实现 模型创建 数据加载 模型编译 模型训练 测试模型 训练过程 ResNet原理 深层网络在学习任务中取得了超越人眼的准确率，但是，经过实验表明，模型的性能和模型的深度并非成正比，是由于模型的表达能力过强，反而在测试数据集中性能下降。ResNet的核心是，为了防止梯度弥散或爆炸，让信息流经快捷连接到达浅层。 更正式的讲，输入 x 通过卷积层,得到特征变换后的 ...
2021-06-01 19:14 0 1174 推荐指数：
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