讓梯度慢慢減小直至消失。這篇文章中介紹的深度殘差 (Deep Residual) 學習網絡可以說根治了這種 ...
最近在做一個分類的任務,輸入為 通道車型圖片,輸出要求將這些圖片對車型進行分類,最后分類類別總共是 個。 開始是試用了實驗室師姐的方法采用了VGGNet的模型對車型進行分類,據之前得實驗結果是訓練后最高能達到 的正確率,在采用了ImageNet訓練過的DataLayer之后,可以達到 的正確率,由於我沒有進行長時間的運行測試,運行了十幾個小時最高達到了 的樣子。 后來是嘗試使用Deep Resi ...
2016-08-11 11:34 0 3584 推薦指數:
讓梯度慢慢減小直至消失。這篇文章中介紹的深度殘差 (Deep Residual) 學習網絡可以說根治了這種 ...
鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布! 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS ...
論文地址:Deep Residual Learning for Image Recognition ResNet——MSRA何凱明團隊的Residual Networks,在2015年ImageNet上大放異彩,在ImageNet的classification、detection ...
ResNet網絡,本文獲得2016 CVPR best paper,獲得了ILSVRC2015的分類任務第一名。 本篇文章解決了深度神經網絡中產生的退化問題(degradatio ...
ResNet可以說是在過去幾年中計算機視覺和深度學習領域最具開創性的工作。在其面世以后,目標檢測、圖像分割等任務中著名的網絡模型紛紛借鑒其思想,進一步提升了各自的性能,比如yolo,Inception-v4等。 ResNet通過重構模型對殘差映射(Residual ...
Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image ...
深度在神經網絡中有及其重要的作用,但越深的網絡越難訓練。 隨着深度的增加,從訓練一開始,梯度消失或梯度爆炸就會阻止收斂,normalized initialization和intermediate ...
作者:何凱明等,來自微軟亞洲研究院; 這篇文章為CVPR的最佳論文獎;(conference on computer vision and pattern recognition) 在神經網 ...