殘差神經網絡
之前的章節，我們利用一個僅包含一層隱藏層的簡單神經網絡就在MNIST識別問題上獲得了98%左右的准確率。我們於是本能會想到用更多的隱藏層，構建更復雜的神經網絡將會為我們帶來更好的結果。 就如同在進行圖像模式識別的時候 ，第一層的神經層可以學到邊緣特征 ，第二層的可以學到更復雜的圖形特征 ...
原文：殘差神經網絡與inception-resnet
一 基本概念 Residual Connection： 本質是 短路連接 如下圖陰影部分，通過增加shortcuts，加速訓練，從而可以訓練出更深的模型 I.R.v gt Inception v 。更深的模型意味着可以學出更多東西，帶來精度的提升。 I.R. v 結構，注意到圖中inception區塊被簡化了，比先前的Inception V 種要包含更少的並行塔 parallel towers 。 ...
2018-04-03 14:48 0 2278 推薦指數：
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