殘差網絡(Residual Network)
一、背景 1）梯度消失問題 我們發現很深的網絡層，由於參數初始化一般更靠近0，這樣在訓練的過程中更新淺層網絡的參數時，很容易隨着網絡的深入而導致梯度消失，淺層的參數無法更新。 可以看到，假設現在需要更新b1，w2,w3,w4參數因為隨機初始化偏向於0，通過鏈式求導我們會發現，w1w2w3 ...
原文：大幅減少GPU顯存占用：可逆殘差網絡(The Reversible Residual Network)
前序： Google AI最新出品的論文Reformer 在ICLR 會議上獲得高分，論文中對當前暴熱的Transformer做兩點革新：一個是局部敏感哈希 LSH 一個是可逆殘差網絡代替標准殘差網絡。本文主要介紹變革的第二部分，可逆殘差網絡。先從神經網絡的反向傳播講起，然后是標准殘差網絡，最后自然過渡到可逆殘差網絡。讀完本文相信你會對神經網絡的架構發展有一個非常清晰的認識。 一 背景介紹 當前所 ...
2020-01-11 22:21 0 3087 推薦指數：
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@ 目錄 一、前言 二、深度網絡的退化問題 三、殘差學習 3.1 殘差網絡原理 3.2 ResNet結構為什么可以解決深度網絡退化問題？ 3.3 殘差單元 3.4 ResNet的網絡結構 四、實驗 ...
關於深度殘差網絡（Deep residual network, ResNet）
題外話： From 《白話深度學習與TensorFlow》 深度殘差網絡： 深度殘差網絡的設計就是為了克服這種由於網絡深度加深而產生的學習效率變低，准確率無法有效提升的問題（也稱為網絡退化）。 甚至在一些場景下，網絡層數的增加反而會降低正確率。這種本質問題是由於出現了信息丟失而產生的過擬合 ...
神經網絡減少GPU顯存占用的技術
來源於阿里雲的PAI平台使用的技術 1）激活檢查點（Activation Checkpoint） 在神經網絡中間設置若干個檢查點(checkpoint)，檢查點以外的中間結果全部舍棄，反向傳播求導數的時間，需要某個中間結果就從最近的檢查點開始計算，這樣既節省了顯存，又避免了從頭計算的繁瑣過程 ...
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1. 什么是殘差（residual）？ “殘差在數理統計中是指實際觀察值與估計值（擬合值）之間的差。”“如果回歸模型正確的話， 我們可以將殘差看作誤差的觀測值。” 更准確地，假設我們想要找一個 $x$，使得 $f(x) = b$，給定一個 $x$ 的估計值 $x_0$，殘差 ...
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 ...
皮爾遜殘差 | Pearson residual
參考：Pearson Residuals 這些概念到底是寫什么？怎么產生的？ 統計學功力太弱了！ ...
深度殘差收縮網絡 Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis (原文翻譯)
深度殘差收縮網絡是深度殘差網絡的一種改進，針對的是數據中含有噪聲或冗余信息的情況，將軟閾值函數引入深度殘差網絡的內部，通過消除冗余特征，增強高層特征的判別性。其核心部分就是下圖所示的基本模塊： 以下對部分原文進行了翻譯，僅以學習為目的。 【題目】Deep Residual ...