看的多个Kaggle上 图片分类比赛 的代码，发现基本都会选择resnet网络作为前置网络进行训练，那么如何实现这个呢？ 本文主要分为两个部分 第一个部分讲解如何使用PyTorch来实现前置网络的设置，以及参数的下载和导入 第二个部分简单讲一下resnet运行的原理。 第一部 ...

残差网络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. 残差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 ...

　目录 　一、残差块(Residual Block) 　　二、 残差网络为什么有用 　　三、ResNet网络结构 　　四、代码实现 ...

： 　　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 ...

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 ...

作者根据输入将层表示为学习残差函数。实验表明，残差网络更容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高 ...

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。残差网络解决的就是随着深度增加网络性能越来越差的问题 ...

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： ...