原文:ResNet殘差網絡(可以解決梯度消失)

.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。 .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能力,其網絡結構如圖 所示。 ResNet 引入殘差結構最主要的目的是解決網絡層數不斷加深時導致的梯度消失問題,從 ...

2020-08-18 23:22 0 1684 推薦指數:

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網絡---ResNet

 目錄  一、塊(Residual Block)   二、 網絡為什么有用   三、ResNet網絡結構   四、代碼實現 ...

Sun Mar 22 07:09:00 CST 2020 0 1910
網絡ResNet

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

Sun Aug 01 07:34:00 CST 2021 0 297
深度網絡(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梯度爆炸。   這種現象並不是由於過擬合導致的,過擬合 ...

Sat Jul 06 23:37:00 CST 2019 0 2162
網絡ResNet筆記

作者根據輸入將層表示為學習函數。實驗表明,網絡更容易優化,並且能夠通過增加相當的深度來提高 ...

Fri May 19 18:45:00 CST 2017 7 59121
Resnet——深度網絡(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。網絡解決的就是隨着深度增加網絡性能越來越的問題 ...

Wed Feb 12 06:43:00 CST 2020 1 839
Resnet——深度網絡(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: ...

Thu Feb 13 07:03:00 CST 2020 0 845
深度網絡——ResNet學習筆記

深度網絡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 ...

Sat Mar 16 06:16:00 CST 2019 0 15849
從頭學pytorch(二十):網絡resnet

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. 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 ...

Sat Jan 18 00:57:00 CST 2020 1 3286
 
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