...
深度殘差網絡ResNet 的總體結構如圖所示。 該網絡除了最開始卷積池化和最后的池化全連接之外,網絡中有很多相似的單元,這些重復單元的共同點就是有個跨層直連的shortcut。 ResNet中將一個跨層直連的單元稱為Residual block。 Residual block的結構如下圖所示,左邊部分是普通的卷積網絡結構,右邊是直連,如果輸入和輸出的通道不一致,或其步長不為 ,就需要有一個專門的單 ...
2020-11-11 15:22 0 3603 推薦指數:
...
1.文章原文地址 Deep Residual Learning for Image Recognition 2.文章摘要 神經網絡的層次越深越難訓練。我們提出了一個殘差學習框架來簡化網絡的訓練,這些網絡比之前使用的網絡都要深的多。我們明確地將層變為學習關於層輸入的殘差函數 ...
PyTorch對ResNet網絡的實現解析 1.首先導入需要使用的包 2.定義一個3*3的卷積層 下面會重復使用到這個3*3卷積層,雖然只使用了幾次... 這里為什么用深度而不用通道,是因為我覺得深度相比通道更有數量上感覺,其實都一樣。 3.定義最重要的殘差模塊 這個是基礎塊 ...
本博文內容: Caltech101數據集; 神經網絡(模型、工具、目錄) 編寫代碼 一、Caltech101數據集; 下載鏈接 這個數據集包含了101類的圖像,每類大約有40~800張圖像,大部分是50張/類,在2003年由lifeifei收集,每張圖像的大小大約是 ...
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 ...
一、准備數據集 1) 下載數據集 Imagnet網站上下載了三類圖片,分別是big cat、dog、fish,其中訓練集的圖片數一共是4149,測試集的圖片數是1003,訓練集和測試集的圖片數比 ...
目錄 1. ResNet理論 2. pytorch實現 2.1 基礎卷積 2.2 模塊 2.3 使用ResNet模塊進行遷移學習 1. ResNet理論 論文:https://arxiv.org/pdf ...
ResNet網絡結構如下: 采用模型和數據分離的代碼方式,模型如下: 程序調試成功,沒有訓練,測試數據, 數據量太大,目前的機器不行,待有合適的時機再做預測。 下次更新:RNN網絡實戰IMDB數據集 2020.5.17 重新更新代碼 用CoLab跑代碼 ...