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 ...
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 最近用到了ResNet殘差網絡,查看了原文和一些資料,在網易雲課堂上學習了吳恩達老師介紹的殘差網絡,這里對學習的內容做一個簡單的總結。我們都知道網絡的寬度和深度可以很好的提高網絡的性能,深的網絡一般都比淺的的網絡效果好,但訓練一個很深的網絡是非常困難的,一方面是網絡越深越容易出現梯度消 ...
2020-03-21 23:09 0 1910 推薦指數:
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 ...
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 ...
作者根據輸入將層表示為學習殘差函數。實驗表明,殘差網絡更容易優化,並且能夠通過增加相當的深度來提高 ...
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 ...
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: ...
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 resnet是何凱明大神在2015年提出的.並且獲得了當年的ImageNet比賽的冠軍. 殘差網絡具有里程碑的意義,為以后的網絡設計提出了一個新的思路. googlenet的思路是加寬每一個layer,resnet的思路是加深layer. 論文地址:https ...
1.ResNet的借鑒點 層間殘差跳連,引入前方信息,減少梯度消失,使神經網絡層數變深成為可能。 2.介紹 ResNet 即深度殘差網絡,由何愷明及其團隊提出,是深度學習領域又一具有開創性的工作,通過對殘差結構的運用, ResNet 使得訓練數百層的網絡成為了可能,從而具有非常強大的表征 ...