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 ...
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 Shortcut Connection 這是文章里面的圖,我們可以看到一個 彎彎的弧線 這個就是所謂的 shortcut connection ,也是文中提到identity mapping,這張圖也詮釋了ResNet的真諦,當然大家可 ...
2020-11-10 09:36 0 1530 推薦指數:
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 ...
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; ...
論文題目:Deep Residual Learning for Image Recognition 文獻地址:https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 源碼地址:h ...
。 —————————————————————————————————————————————————————— 簡介ResNet是何凱明大神在2015年提出的一種網絡結構,獲得了 ...
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 ...
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 ...
1. LeNet class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() ...
@ 目錄 0. 論文鏈接 1. 概述 2. 殘差學習 3. Identity Mapping by shortcuts 4. Network Architectures 5. 訓練細節 6. 實驗 0. 論文鏈接 ResNet 1. 概述 ...