@ 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 ...
ResNet網絡,本文獲得 CVPR best paper,獲得了ILSVRC 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 層增加到 層 ,訓練誤差和測試誤差非但沒有降低,反而變大了。然而這種問題的出現並不是因為過擬合 overfitting 。 照理來說,如果我們有一個淺 ...
2017-10-29 21:54 0 7196 推薦指數:
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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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
1、R-MAC 參考博客:https://blog.csdn.net/m0_37717568/article/details/72778863 參考文獻:Tolias G, Sicre ...
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 ...