深度殘差收縮網絡：（六）代碼實現
深度殘差收縮網絡其實是一種通用的特征學習方法，是深度殘差網絡ResNet、注意力機制和軟閾值化的集成，可以用於圖像分類。本文采用TensorFlow 1.0和TFLearn 0.3.2，編寫了圖像分類的程序，采用的圖像數據為CIFAR-10。CIFAR-10是一個非常常用的圖像數據集，包含10 ...
原文：深度殘差收縮網絡：（三）網絡結構
回顧一下深度殘差網絡的結構 在下圖中， a c 分別是三種殘差模塊， d 是深度殘差網絡的整體示意圖。BN指的是批標准化 Batch Normalization ，ReLU指的是整流線性單元激活函數 Rectifier Linear Unit ，Conv指的是卷積層 Convolutional layer ，Identity shortcut指的是跨層的恆等映射，RBU指的是殘差模塊 Resid ...
2019-09-28 17:15 1 533 推薦指數：
相關推薦
深度殘差收縮網絡總結
呢？ 2. 深度殘差收縮網絡的結構 深度殘差收縮網絡本質上就是深度殘差網絡和軟閾值函數的集成。不僅如 ...
深度殘差收縮網絡：（二）整體思路
其實，這篇文章的摘要很好地總結了整體的思路。一共四句話，非常簡明扼要。 我們首先來翻譯一下論文的摘要： 第一句：This paper develops new deep lea ...
深度殘差收縮網絡：（一）背景知識
深度殘差收縮網絡（Deep Residual Shrinkage Network）是深度殘差學習（Deep Residual Network, ResNet）的一種改進，發表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是數據包含噪聲 ...
Keras快速搭建深度殘差收縮網絡（及深度殘差網絡）
從本質上講，深度殘差收縮網絡屬於卷積神經網絡，是深度殘差網絡（deep residual network, ResNet）的一個變種。它的核心思想在於，在深度學習進行特征學習的過程中，剔除冗余信息是非常重要的；軟閾值化是一種非常靈活的、刪除冗余信息的方式。 1.深度殘差網絡 首先，在介紹深度殘 ...
10分鍾看懂深度殘差收縮網絡
深度殘差網絡ResNet獲得了2016年IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的最佳論文獎，目前在谷歌學術的引用量已高達38295次。 深度殘差收縮網絡是深度殘差網絡的一種的改進版本，其實是深度殘差網絡、注意力機制和軟 ...
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 ...
深度殘差網絡的理解
一說起“深度學習”，自然就聯想到它非常顯著的特點“深、深、深”（重要的事說三遍 ），通過很深層次的網絡實現准確率非常高的圖像識別、語音識別等能力。因此，我們自然很容易就想到：深的網絡一般會比淺的網絡效果好，如果要進一步地提升模型的准確率，最直接的方法就是把網絡設計得越深越好，這樣模型的准確率也就 ...