【網絡結構】Deep Residual Learning for Image Recognition（ResNet） 論文解析
@ 目錄 0. 論文鏈接 1. 概述 2. 殘差學習 3. Identity Mapping by shortcuts 4. Network Architectures 5. 訓練細節 6. 實驗 0. 論文鏈接 ResNet 1. 概述 ...
原文：Deep Residual Learning for Image Recognition(殘差網絡)
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 normalization能夠解決這個問題。但依舊會出現degradation problem：隨着深度的增加，准確率會達到飽和，再持續增加深度則會導致准確率下降。這個問題不是由於過擬合造成的，因為訓練 ...
2017-04-11 16:21 0 2077 推薦指數：
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論文筆記——Deep Residual Learning for Image Recognition
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 ...
[論文閱讀] Deep Residual Learning for Image Recognition(ResNet)
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（degradation problem）。什么是退化問題呢？如下圖： 上圖所示，網絡隨着深度的增加（從20層 ...
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Deep Residual Learning for Image Recognition這篇文章
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深度殘差網絡（Deep residual network, ResNet）
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關於深度殘差網絡（Deep residual network, ResNet）
題外話： From 《白話深度學習與TensorFlow》 深度殘差網絡： 深度殘差網絡的設計就是為了克服這種由於網絡深度加深而產生的學習效率變低，准確率無法有效提升的問題（也稱為網絡退化）。 甚至在一些場景下，網絡層數的增加反而會降低正確率。這種本質問題是由於出現了信息丟失而產生的過擬合 ...
殘差網絡(Residual Network)
一、背景 1）梯度消失問題 我們發現很深的網絡層，由於參數初始化一般更靠近0，這樣在訓練的過程中更新淺層網絡的參數時，很容易隨着網絡的深入而導致梯度消失，淺層的參數無法更新。 可以看到，假設現在需要更新b1，w2,w3,w4參數因為隨機初始化偏向於0，通過鏈式求導我們會發現，w1w2w3 ...