統計學習三要素(模型,策略,算法): 模型:假設空間,假設輸入到輸出之間的關系,獲得一個參數向量 策略:按照什么准則(損失函數,風險函數,經驗風險函數=>結構風險函數)選擇最好的模型 算法:學習模型的具體計算方法 統計學習三要素 統計學習三要素個人理解 卷積神經網絡 ...
本文為在csdn博主z小白的文章基礎上,做了一些自己的理解與擴展,文末附有原文鏈接,尊重知識產權從我做起。 簡介ResNet是何凱明大神在 年提出的一種網絡結構,獲得了ILSVRC 分類任務的第一名,同時在ImageNet detection,ImageNet localization,COCO detection和COCO segmentation等任務中均獲得了第一名,在當時可謂是轟動一時。 ...
2020-02-08 20:20 0 19912 推薦指數:
統計學習三要素(模型,策略,算法): 模型:假設空間,假設輸入到輸出之間的關系,獲得一個參數向量 策略:按照什么准則(損失函數,風險函數,經驗風險函數=>結構風險函數)選擇最好的模型 算法:學習模型的具體計算方法 統計學習三要素 統計學習三要素個人理解 卷積神經網絡 ...
目錄 引言 ResNet50整體結構 ResNet各個Stage具體結構 Stage 0 Stage 1 Bottleneck具體結構 BTNK2 BTNK1 簡要分析 福利 參考 ...
卷積神經網絡 卷積神經網絡是近些年逐步興起的一種人工神經網絡結構, 因為利用卷積神經網絡在圖像和語音識別方面能夠給出更優預測結果, 這一種技術也被廣泛的傳播可應用. 卷積神經網絡最常被應用的方面是計算機的圖像識別, 不過因為不斷地創新, 它也被應用在視頻分析, 自然語言處理, 葯物發現 ...
LeNet-5是Yann LeCun在1998年設計的用於手寫數字識別的卷積神經網絡,當年美國大多數銀行就是用它來識別支票上面的手寫數字的,它是早期卷積神經網絡中最有代表性的實驗系統之一。可以說,LeNet-5就相當於編程語言入門中的“Hello world!”。 但是很奇怪的,原本 ...
1)神經元模型 最簡單的MP模型,右圖是“與”邏輯的數學表達: 神經元模型 基函數表示“如何組合” 激活函數表示“是否到閾值” “最后網絡表達的方式” 基函數類型1:線性函數 給定訓練集,權重wi以及閾值θ可通過學習得到。閾值可看 ...
1)神經元模型 最簡單的MP模型,右圖是“與”邏輯的數學表達: 神經元模型 基函數表示“如何組合” 激活函數表示“是否到閾值” “最后網絡表達的方式” 基函數類型1:線性函數 給定訓練集,權重wi以及閾值θ可通過學習得到。閾值可看 ...
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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 ...