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：深度殘差網絡（ResNet）原理與實現（tensorflow2.x）
目錄 ResNet原理 ResNet實現 模型創建 數據加載 模型編譯 模型訓練 測試模型 訓練過程 ResNet原理 深層網絡在學習任務中取得了超越人眼的准確率，但是，經過實驗表明，模型的性能和模型的深度並非成正比，是由於模型的表達能力過強，反而在測試數據集中性能下降。ResNet的核心是，為了防止梯度彌散或爆炸，讓信息流經快捷連接到達淺層。 更正式的講，輸入 x 通過卷積層,得到特征變換后的 ...
2021-06-01 19:14 0 1174 推薦指數：
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