深度殘差網絡(ResNet)
引言 對於傳統的深度學習網絡應用來說，網絡越深，所能學到的東西越多。當然收斂速度也就越慢，訓練時間越長，然而深度到了一定程度之后就會發現越往深學習率越低的情況，甚至在一些場景下，網絡層數越深反而降低了准確率，而且很容易出現梯度消失和梯度爆炸。 這種現象並不是由於過擬合導致的，過擬合 ...
原文：Dual Path Networks（DPN）——一種結合了ResNet和DenseNet優勢的新型卷積網絡結構。深度殘差網絡通過殘差旁支通路再利用特征，但殘差通道不善於探索新特征。密集連接網絡通過密集連接通路探索新特征，但有高冗余度。
如何評價Dual Path Networks DPN 論文鏈接：https: arxiv.org pdf . v .pdf在ImagNet k數據集上，淺DPN超過了最好的ResNeXt d ，具有 更小的模型尺寸， 的計算成本和 的更低的內存消耗 個回答 xiaozhi CV ML DL 針對視覺識別任務的 網絡工程 一直是研究的重點，其重在設計更為高效的網絡拓撲結構，一方面考慮更好的特征表示學 ...
2018-05-13 11:42 0 1344 推薦指數：
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