殘差神經網絡
之前的章節，我們利用一個僅包含一層隱藏層的簡單神經網絡就在MNIST識別問題上獲得了98%左右的准確率。我們於是本能會想到用更多的隱藏層，構建更復雜的神經網絡將會為我們帶來更好的結果。 就如同在進行圖像模式識別的時候 ，第一層的神經層可以學到邊緣特征 ，第二層的可以學到更復雜的圖形特征 ...
原文：殘差神經網絡(ResidualNet)
殘差神經網絡 ResNet 為什么神經網絡的層數越來越深 由圖可知隨着神經網絡層數的增加，神經網絡的訓練誤差和測試誤差相較於較低層數的神經網絡都要更高。但是這個與越深的網絡，訓練誤差和測試誤差都要更小這個第一感覺相違背。 在相同的迭代次數下，更深的神經網絡的誤差更容易趨向於平穩。 神經網絡隨着層數增加誤差率反而上升 這是因為數據在經過常規的神經網絡層后，經過鏈式法則梯度相乘后，會發生梯度消失，神經 ...
2021-09-11 16:54 0 167 推薦指數：
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