深度殘差網絡(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和梯度爆炸。 這種現象並不是由於過擬合導致的，過擬合 ...
原文：cnn經典網絡-深度殘差網絡resnet
轉自：https: www.cnblogs.com yanshw p .html 深度殘差網絡resnet 解決問題 深度網絡的退化問題：深度網絡難以訓練，梯度消失，梯度爆炸，老生常談，不多說 resnet 解決了這個問題，並且將網絡深度擴展到了最多 層。怎么解決的呢 殘差學習 在普通的卷積過程中加入了一個x的恆等映射 identity mapping ，稱作 skip connections 或 ...
2021-05-10 17:24 0 283 推薦指數：
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