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 ...
解決的問題: 由於梯度消失,深層網絡很難訓練。因為梯度反向傳播到前面的層,重復相乘可能使梯度無窮小。結果就是,隨着網絡的層數更深,其性能趨於飽和,甚至迅速下降。 核心思想: 引入一個恆等快捷鍵 也稱之為跳躍連接線 ,直接跳過一個或者多個層。如圖一 圖一 當有這條跳躍連接線時,網絡層次很深導致梯度消失時,f x ,y g x relu x x . 在網絡上堆疊這樣的結構,就算梯度消失,我什么也學不到 ...
2020-02-16 10:33 0 33734 推薦指數:
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 ...
一、ShortCut結構 ResNet神經網絡中有一種ShortCut Connection網絡結構,主要用的是跳遠連接的方式來解決深層神經網絡退化的問題,在跳遠連接的后需要對輸入與激活前的值進行相加,激活前的值y可能與輸入值的shape相同(稱為identity block),也可能不 ...
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 ...
從RFCN來看,Resnet-50和Resnet-101到最后一層卷積都是縮小到原來尺寸的16分之一,並且都用的7x7的格子去roi pooling。 看paper可以知道:resnet-50核心是由3個conv2_x(3個卷積層),4個conv3_x(3個卷積層 ...
。 —————————————————————————————————————————————————————— 簡介ResNet是何凱明大神在2015年提出的一種網絡結構,獲得了 ...
這里,S是卷積核移動的步長stride;P是進行卷積操作時的參數,圖像尺寸是否保持原圖大小;k是卷積核的大小; ...
ResNet結構 它使用了一種連接方式叫做“shortcut connection”,顧名思義,shortcut就是“抄近道”的意思,看下圖我們就能大致理解: 圖1 Shortcut Connection 這是文章里面的圖,我們可以看到一個“彎彎的弧線“這個就是所謂 ...