原文:殘差網絡ResNet(超詳細代碼解析) :你必須要知道backbone模塊成員之一

本文主要貢獻代碼模塊 文末 ,在本文中對resnet進行了復現,是一份原始版本模塊,里面集成了權重文件pth的載入模塊 如函數:init weights self, pretrained None ,layers的凍結模塊 如函數: freeze stages self ,更是將其改寫成可讀性高的代碼,若你需要執行該模塊,可直接將其代碼模塊粘貼成.py文件即可。而理論模塊,並非本文重點,因此借鑒 ...

2021-06-28 22:58 0 287 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

一直拖着沒研究大名鼎鼎的網絡,最近看YOLO系列,研究到YOLOv3時引入了網絡的概念,逃不過去了,還是好好研究研究吧~ 一,引言    網絡是深度學習中的一個重要概念,這篇文章將簡單介紹網絡的思想,並結合文獻討論網絡有效性的一些可能解釋。   以下是本文的概覽 ...

Sun Aug 01 07:34:00 CST 2021 0 297
【從零學習PyTorch】 如何網絡resnet作為pre-model +代碼講解+網絡resnet是個啥

看的多個Kaggle上 圖片分類比賽 的代碼,發現基本都會選擇resnet網絡作為前置網絡進行訓練,那么如何實現這個呢? 本文主要分為兩個部分 第一個部分講解如何使用PyTorch來實現前置網絡的設置,以及參數的下載和導入 第二個部分簡單講一下resnet運行的原理。 第一部 ...

Thu May 21 03:48:00 CST 2020 0 609
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和梯度爆炸。   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
網絡resnet理解與pytorch代碼實現

寫在前面 ​ 深度網絡(Deep residual network, ResNet)自提出起,一次次刷新CNN模型在ImageNet中的成績,解決了CNN模型難訓練的問題。何凱明大神的工作令人佩服,模型簡單有效,思想超凡脫俗。 ​ 直觀上,提到深度學習,我們第一反應是模型要足夠“深 ...

Sat Oct 09 03:34:00 CST 2021 0 365
 
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