原文:残差网络(ResNet)

一直拖着没研究大名鼎鼎的残差网络,最近看YOLO系列,研究到YOLOv 时引入了残差网络的概念,逃不过去了,还是好好研究研究吧 一,引言 残差网络是深度学习中的一个重要概念,这篇文章将简单介绍残差网络的思想,并结合文献讨论残差网络有效性的一些可能解释。 以下是本文的概览: 动机:深度神经网络的 两朵乌云 残差网络的形式化定义与实现 残差网络解决了什么,为什么有效 自然语言处理中的残差结构 总结与扩 ...

2021-07-31 23:34 0 297 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
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
深度网络——ResNet学习笔记

深度网络ResNet总结 写于:2019.03.15—大连理工大学 论文名称:Deep Residual Learning for Image Recognition 作者:微软亚洲研究院的何凯明等人 论文地址:https://arxiv.org ...

Sat Mar 16 06:16:00 CST 2019 0 15849
从头学pytorch(二十):网络resnet

网络ResNet resnet是何凯明大神在2015年提出的.并且获得了当年的ImageNet比赛的冠军. 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 ...

Sat Jan 18 00:57:00 CST 2020 1 3286
ResNet网络(可以解决梯度消失)

1.ResNet的借鉴点 层间跳连,引入前方信息,减少梯度消失,使神经网络层数变深成为可能。 2.介绍 ResNet 即深度网络,由何恺明及其团队提出,是深度学习领域又一具有开创性的工作,通过对结构的运用, ResNet 使得训练数百层的网络成为了可能,从而具有非常强大的表征 ...

Wed Aug 19 07:22:00 CST 2020 0 1684
 
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