原文:【網絡結構】Deep Residual Learning for Image Recognition(ResNet) 論文解析

目錄 . 論文鏈接 . 概述 . 殘差學習 . Identity Mapping by shortcuts . Network Architectures . 訓練細節 . 實驗 . 論文鏈接 ResNet . 概述 從AlexNet出現后,后面的模型包括VGG,GoogLe Net等都是想辦法讓網絡邊更寬更深,因為大量的實驗證明網絡更深更寬它的性能會更好。比較容易想到的是一味的增加深度會使得梯 ...

2018-10-23 17:03 0 791 推薦指數:

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[論文閱讀] Deep Residual Learning for Image Recognition(ResNet)

  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(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20層 ...

Mon Oct 30 05:54:00 CST 2017 0 7196
深度學習基礎(五)ResNet_Deep Residual Learning for Image Recognition

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 ...

Sun Mar 24 22:38:00 CST 2019 0 1655
Deep Residual Learning for Image Recognition(殘差網絡)

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 normalization能夠解決這個問題。但依舊會出現degradation problem ...

Wed Apr 12 00:21:00 CST 2017 0 2077
Deep Residual Learning for Image Recognition這篇文章

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 ...

Mon Jul 03 00:16:00 CST 2017 0 2351
ResNet網絡結構

MSRA(微軟亞洲研究院)何凱明團隊的深度殘差網絡Deep Residual Network)在2015年的ImageNet上取得冠軍,該網絡簡稱為ResNet(由算法Residual命名),層數達到了152層,top-5錯誤率降到了3.57,而2014年冠軍GoogLeNet的錯誤率是6.7 ...

Tue Feb 06 03:50:00 CST 2018 0 4711
RESNET 網絡結構

ResNet結構 它使用了一種連接方式叫做“shortcut connection”,顧名思義,shortcut就是“抄近道”的意思,看下圖我們就能大致理解: 圖1 Shortcut Connection 這是文章里面的圖,我們可以看到一個“彎彎的弧線“這個就是所謂 ...

Tue Nov 10 17:36:00 CST 2020 0 1530
 
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