解決的問題: 由於梯度消失,深層網絡很難訓練。因為梯度反向傳播到前面的層,重復相乘可能使梯度無窮小。結果就是,隨着網絡的層數更深,其性能趨於飽和,甚至迅速下降。 核心思想: 引入一個恆等快捷鍵(也稱之為跳躍連接線),直接跳過一個或者多個層。如圖一 圖一 ...
從RFCN來看,Resnet 和Resnet 到最后一層卷積都是縮小到原來尺寸的 分之一,並且都用的 x 的格子去roi pooling。 看paper可以知道:resnet 核心是由 個conv x 個卷積層 , 個conv x 個卷積層 , 個conv x 個卷積層 , 個conv x 個卷積層 組成,第一層是一個 x 的卷積,最后一層是一個全連接層。 卷積層有兩種形式:一種是卷積層之后接ba ...
2017-09-24 13:54 0 3865 推薦指數:
解決的問題: 由於梯度消失,深層網絡很難訓練。因為梯度反向傳播到前面的層,重復相乘可能使梯度無窮小。結果就是,隨着網絡的層數更深,其性能趨於飽和,甚至迅速下降。 核心思想: 引入一個恆等快捷鍵(也稱之為跳躍連接線),直接跳過一個或者多個層。如圖一 圖一 ...
作者:如縷清風 本文為博主原創,未經允許,請勿轉載:https://www.cnblogs.com/warren2123/p/15033224.html 一、前言 本文基於殘差網絡模型,通過對ResNet-50模型進行微調,對不同狗狗品種數據集進行鑒定 ...
ResNet-50模型圖像分類示例 概述 計算機視覺是當前深度學習研究最廣泛、落地最成熟的技術領域,在手機拍照、智能安防、自動駕駛等場景有廣泛應用。從2012年AlexNet在ImageNet比賽奪冠以來,深度學習深刻推動了計算機視覺領域的發展,當前最先進的計算機視覺算法幾乎都是深度學習相關 ...
本文分享自華為雲社區《基於MindSpore的ResNet-50蘑菇“君”的識別應用體驗》,原文作者:Dasming。 摘要:基於華為MindSpore框架的ResNet-50網絡模型,實現6714張共10類蘑菇圖片的識別分類訓練。 背靠全新的設計理念,華為雲推出 ...
。 —————————————————————————————————————————————————————— 簡介ResNet是何凱明大神在2015年提出的一種網絡結構,獲得了 ...
統計學習三要素(模型,策略,算法): 模型:假設空間,假設輸入到輸出之間的關系,獲得一個參數向量 策略:按照什么准則(損失函數,風險函數,經驗風險函數=>結構風險函數)選擇最好的模型 算法:學習模型的具體計算方法 統計學習三要素 統計學習三要素個人理解 卷積神經網絡 ...
ResNet在2015年被提出,在ImageNet比賽Classification任務上獲得第一名。 因為它“簡單與實用”並存,很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基礎上完成的,圖像檢測, 圖像分割,圖像識別等領域都紛紛使用ResNet。 Alpha zero也使用 ...
ResNet50結構 ResNet簡介 隨着網絡的加深,出現了訓練集准確率下降的現象,可以確定這不是由於Overfit過擬合造成的(過擬合的情況訓練集應該准確率很高);針對這個問題提出了一種全新的網絡,稱為深度殘差網絡,允許網絡盡可能的加深,其中引入了全新的結構如圖。 殘差 ...