深度残差网络——ResNet学习笔记
深度残差网络—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 ...
原文：深度学习——手动实现残差网络ResNet 辛普森一家人物识别
深度学习 手动实现残差网络 辛普森一家人物识别 目标 通过深度学习，训练模型识别辛普森一家人动画中的 个角色 最终实现 的识别准确率。 数据 ResNet介绍 论文地址 https: arxiv.org pdf . .pdf 残差网络 ResNet 是微软亚洲研究院的何恺明 孙剑等人 年提出的，它解决了深层网络训练困难的问题。利用这样的结构我们很容易训练出上百层甚至上千层的网络。 残差网络的提出， ...
2021-10-17 22:47 0 1048 推荐指数：
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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 ...
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