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 ...
論文地址:Deep Residual Learning for Image Recognition ResNet MSRA何凱明團隊的Residual Networks,在 年ImageNet上大放異彩,在ImageNet的classification detection localization以及COCO的detection和segmentation上均斬獲了第一名的成績,而且Deep Res ...
2017-10-22 20:18 0 1433 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 ...
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 ...
@ 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 ...
github地址:https://github.com/iduta/iresnet 論文地址:https://arxiv.org/abs/2004.04989 該論文主要關注點: 網絡層之間的信息流動-the flow of information through ...
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 ...
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) 在神經網絡中,常遇到的問題: 1. 當網絡變深以后的 vanishing/exploding ...
paper: Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition code: HRNet Abstract HRNet,這里用的是PAMI2020的工作,整合了human pose ...