深入解讀Resnet
殘差網絡的設計目的 隨着網絡深度增加,會出現一種退化問題,也就是當網絡變得越來越深的時候,訓練的准確率會趨於平緩,但是訓練誤差會變大,這明顯不是過擬合造成的,因為過擬合是指網絡的訓練誤差會不斷變小,但是測試誤差會變大。為了解決這種退化現象,ResNet被提出。我們不再用多個堆疊的層直接擬合期望 ...
原文：ResNet 18 的結構解讀
https: blog.csdn.net wchzh article details 現在很多網絡結構都是一個命名 數字，比如 ResNet ，數字代表的是網絡的深度，也就是說ResNet 網絡就是 層的嗎 其實這里的 指定的是帶有權重的 層，包括卷積層和全連接層，不包括池化層和BN層。下面先貼出ResNet論文中給出的結構列表。 對 Pytorch 中ResNet 網絡的源碼分析 這里 ，我畫出 ...
2020-05-23 12:21 0 4154 推薦指數：
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