殘差網絡---ResNet
目錄 一、殘差塊(Residual Block) 二、 殘差網絡為什么有用 三、ResNet網絡結構 四、代碼實現 ...
原文：殘差網絡（ResNet）
一直拖着沒研究大名鼎鼎的殘差網絡，最近看YOLO系列，研究到YOLOv 時引入了殘差網絡的概念，逃不過去了，還是好好研究研究吧 一，引言 殘差網絡是深度學習中的一個重要概念，這篇文章將簡單介紹殘差網絡的思想，並結合文獻討論殘差網絡有效性的一些可能解釋。 以下是本文的概覽： 動機：深度神經網絡的 兩朵烏雲 殘差網絡的形式化定義與實現 殘差網絡解決了什么，為什么有效 自然語言處理中的殘差結構 總結與擴 ...
2021-07-31 23:34 0 297 推薦指數：
相關推薦
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 ...
殘差網絡ResNet筆記
作者根據輸入將層表示為學習殘差函數。實驗表明，殘差網絡更容易優化，並且能夠通過增加相當的深度來提高 ...
Resnet——深度殘差網絡（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。殘差網絡解決的就是隨着深度增加網絡性能越來越差的問題 ...
Resnet——深度殘差網絡（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： ...
深度殘差網絡——ResNet學習筆記
深度殘差網絡—ResNet總結 寫於：2019.03.15—大連理工大學 論文名稱：Deep Residual Learning for Image Recognition 作者：微軟亞洲研究院的何凱明等人 論文地址：https://arxiv.org ...
從頭學pytorch(二十):殘差網絡resnet
殘差網絡ResNet resnet是何凱明大神在2015年提出的.並且獲得了當年的ImageNet比賽的冠軍. 殘差網絡具有里程碑的意義,為以后的網絡設計提出了一個新的思路. googlenet的思路是加寬每一個layer,resnet的思路是加深layer. 論文地址:https ...
ResNet殘差網絡（可以解決梯度消失）
1.ResNet的借鑒點 層間殘差跳連，引入前方信息，減少梯度消失，使神經網絡層數變深成為可能。 2.介紹 ResNet 即深度殘差網絡，由何愷明及其團隊提出，是深度學習領域又一具有開創性的工作，通過對殘差結構的運用， ResNet 使得訓練數百層的網絡成為了可能，從而具有非常強大的表征 ...