從本質上講，深度殘差收縮網絡屬於卷積神經網絡，是深度殘差網絡（deep residual network, ResNet）的一個變種。它的核心思想在於，在深度學習進行特征學習的過程中，剔除冗余信息是非常重要的；軟閾值化是一種非常靈活的、刪除冗余信息的方式。 1.深度殘差網絡 首先，在介紹深度殘 ...

　　深度殘差收縮網絡其實是一種通用的特征學習方法，是深度殘差網絡ResNet、注意力機制和軟閾值化的集成，可以用於圖像分類。本文采用TensorFlow 1.0和TFLearn 0.3.2，編寫了圖像分類的程序，采用的圖像數據為CIFAR-10。CIFAR-10是一個非常常用的圖像數據集，包含10 ...

//20201018 update 寫在前面： 前幾天上完了NG的卷積神經網絡第二章，並完成了相應的作業，在這里總結一下，作業是用Tensorflow2實現ResNet殘差網絡，本文主要說一下殘差網絡的架構以及實現方法（本人初學者，如若有寫的不對的地方還請大家指出/拜托/拜托 ...

　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 ...

---恢復內容開始--- 景 （1）為什么殘差學習的效果會如此好？與其他論文相比，深度殘差學習具有更深的網絡結構，此外，殘差學習也是網絡變深的原因，為什么網絡深度如此重要？ 解答：一般認為神經網絡的每一層分別對應於提取不同層次的特征信息，有低層，中層和高層，而網絡越深的時候，提取到的不同層次 ...

殘差網絡(ResNets)(Residual Networks (ResNets)) 非常非常深的神經網絡是很難訓練的，因為存在梯度消失和梯度爆炸問題。習跳躍連接（Skip connection），它可以從某一層網絡層獲取激活，然后迅速反饋給另外一層，甚至是神經網絡的更深層。我們可以利用跳躍連接 ...

對於plain net，當網絡層次較深時，深層網絡越難訓練 inception net可以代替人工去選擇卷積核的尺寸，需要需要用池化層 ...

： 　　動機：深度神經網絡的“兩朵烏雲” 　　殘差網絡的形式化定義與實現 　　殘差網絡解決了什么 ...