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 ...
原文：Resnet——深度殘差網絡（二）
基於上一篇resnet網絡結構進行實戰。 再來貼一下resnet的基本結構方便與代碼進行對比 resnet的自定義類如下: 訓練過程如下： 打印網絡結構和參數量如下： ...
2020-02-12 23:03 0 845 推薦指數：
相關推薦
Resnet——深度殘差網絡（一）
我們都知道隨着神經網絡深度的加深，訓練過程中會很容易產生誤差的積累，從而出現梯度爆炸和梯度消散的問題，這是由於隨着網絡層數的增多，在網絡中反向傳播的梯度會隨着連乘變得不穩定（特別大或特別小），出現最多的還是梯度消散問題。殘差網絡解決的就是隨着深度增加網絡性能越來越差的問題 ...
深度殘差網絡——ResNet學習筆記
深度殘差網絡—ResNet總結 寫於：2019.03.15—大連理工大學 論文名稱：Deep Residual Learning for Image Recognition 作者：微軟亞洲研究院的何凱明等人 論文地址：https://arxiv.org ...
殘差網絡---ResNet
目錄 一、殘差塊(Residual Block) 二、 殘差網絡為什么有用 三、ResNet網絡結構 四、代碼實現 ...
殘差網絡（ResNet）
一直拖着沒研究大名鼎鼎的殘差網絡，最近看YOLO系列，研究到YOLOv3時引入了殘差網絡的概念，逃不過去了，還是好好研究研究吧~ 一，引言 殘差網絡是深度學習中的一個重要概念，這篇文章將簡單介紹殘差網絡的思想，並結合文獻討論殘差網絡有效性的一些可能解釋。 以下是本文的概覽 ...
深度殘差網絡（DRN）ResNet網絡原理
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 ...
cnn經典網絡-深度殘差網絡resnet
轉自：https://www.cnblogs.com/yanshw/p/10576354.html 深度殘差網絡resnet 解決問題 深度網絡的退化問題：深度網絡難以訓練，梯度消失，梯度爆炸，老生常談，不多說 resnet 解決了這個問題，並且將網絡深度擴展到 ...
深度殘差網絡（Deep residual network, ResNet）
@ 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 ...