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 ...
原文：ResNet 結構理解
博客來源於：https: blog.csdn.net buyi shizi article details https: blog.csdn.net dcrmg article details ResNet指出，在許多的數據庫上都顯示出一個普遍的現象：增加網絡深度到一定程度時，更深的網絡意味着更高的訓練誤差。誤差升高的原因是網絡越深，梯度消失的現象就越明顯，所以在后向傳播的時候，無法有效的把梯度更 ...
2019-04-16 20:18 0 927 推薦指數：
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