深度残差网络——ResNet学习笔记

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深度残差网络——ResNet学习笔记

深度残差网络—ResNet总结写于:2019.03.15—大连理工大学论文名称:Deep Residual Learning for Image Recognition 作者:微软亚洲研究院的何凯明等人论文地址:https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf 摘要: 随着人们对于神经网络技术的不断研究和尝试,每年都会诞生很多新的网络结构或模型.这些模型大都有着经典神经网络的特点,但是又会有所变化.你说它们是杂交也好,是变种也罢,总之针对…

深度残差网络(ResNet)

引言对于传统的深度学习网络应用来说,网络越深,所能学到的东西越多.当然收敛速度也就越慢,训练时间越长,然而深度到了一定程度之后就会发现越往深学习率越低的情况,甚至在一些场景下,网络层数越深反而降低了准确率,而且很容易出现梯度消失和梯度爆炸. 这种现象并不是由于过拟合导致的,过拟合是在训练集中把模型训练的太好,但是在新的数据中表现却不尽人意的情况.从上图可以看出,我们的训练准误差和测试误差在层数增加后皆变大了,这说明当网络层数变深后,深度网络变得难以训练. 如果大家还没理解的话,那我讲细一点,网…

使用dlib中的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别

opencv中提供的基于haar特征级联进行人脸检测的方法效果非常不好,本文使用dlib中提供的人脸检测方法(使用HOG特征或卷积神经网方法),并使用提供的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别,不过本文的目的不是构建深度残差网络,而是利用已经训练好的模型进行实时人脸识别,实时性要求一秒钟达到10帧以上的速率,并且保证不错的精度.opencv和dlib都是非常好用的计算机视觉库,特别是dlib,前面文章提到了其内部封装了一些比较新的深度学习方法,使用这些算法可以实现很多应用,比如人脸检测.…

CNN卷积神经网络_深度残差网络 ResNet——解决神经网络过深反而引起误差增加的根本问题，Highway NetWork 则允许保留一定比例的原始输入 x。（这种思想在inception模型也有，例如卷积是concat并行，而不是串行）这样前面一层的信息，有一定比例可以不经过矩阵乘法和非线性变换，直接传输到下一层，仿佛一条信息高速公路，因此得名Highway Network

from:https://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70904212 环境:Win8.1 TensorFlow1.0.1 软件:Anaconda3 (集成Python3及开发环境) TensorFlow安装:pip install tensorflow (CPU版) pip install tensorflow-gpu (GPU版) TFLearn安装:pip install tflearn 参考: Deep Residual Le…

残差网络resnet学习

Deep Residual Learning for Image Recognition 微软亚洲研究院的何凯明等人论文地址 https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf Abstract 更深层次的神经网络训练更加困难.我们提出一个 Residual的学习框架来缓解训练的网比之前所使用的网络深得多.我们提供全面的经验证据显示这些残余网络更容易优化,并可以从显着增加的深度获得准确性.在ImageNet数据集上我们评估深度达152层残留网比VGG网[41]更深,但…

深度残差网络（DRN）ResNet网络原理

一说起“深度学习”,自然就联想到它非常显著的特点“深.深.深”(重要的事说三遍),通过很深层次的网络实现准确率非常高的图像识别.语音识别等能力.因此,我们自然很容易就想到:深的网络一般会比浅的网络效果好,如果要进一步地提升模型的准确率,最直接的方法就是把网络设计得越深越好,这样模型的准确率也就会越来越准确. 那现实是这样吗?先看几个经典的图像识别深度学习模型: 这几个模型都是在世界顶级比赛中获奖的著名模型,然而,一看这些模型的网络层次数量,似乎让人很失望,少则5层,多的也就22层而已,这些世界级…