题外话: From <白话深度学习与TensorFlow> 深度残差网络: 深度残差网络的设计就是为了克服这种由于网络深度加深而产生的学习效率变低,准确率无法有效提升的问题(也称为网络退化). 甚至在一些场景下,网络层数的增加反而会降低正确率.这种本质问题是由于出现了信息丢失而产生的过拟合问题(overfitting,所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现的过于优越,导致在验证数据集及测试数据集中表现不佳,即为了得到一致假设而使假设变得过度复杂).解决思路是尝试着使他们引入这些刺…

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…

批量归一化(BatchNormalization) 对输入的标准化(浅层模型) 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0.标准差为1. 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化(深度模型) 利用小批量上的均值和标准差,不断调整神经网络中间输出,从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定. 1.对全连接层做批量归一化 位置:全连接层中的仿射变换和激活函数之间. 全连接: x=Wu+boutput=ϕ(x) \boldsymbol{x} = \boldsymbol{W\bol…

写在前面 ​ 深度残差网络(Deep residual network, ResNet)自提出起,一次次刷新CNN模型在ImageNet中的成绩,解决了CNN模型难训练的问题.何凯明大神的工作令人佩服,模型简单有效,思想超凡脱俗. ​ 直观上,提到深度学习,我们第一反应是模型要足够"深",才可以提升模型的准确率.但事实往往不尽如人意,先看一个ResNet论文中提到的实验,当用一个平原网络(plain network)构建很深层次的网络时,56层的网络的表现相比于20层的网络反而更差了.…

深度学习--手动实现残差网络 辛普森一家人物识别 目标 通过深度学习,训练模型识别辛普森一家人动画中的14个角色 最终实现92%-94%的识别准确率. 数据 ResNet介绍 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 残差网络(ResNet)是微软亚洲研究院的何恺明.孙剑等人2015年提出的,它解决了深层网络训练困难的问题.利用这样的结构我们很容易训练出上百层甚至上千层的网络. 残差网络的提出,有效地缓解了深度学习两个大问题 梯度消失:当使用深层的网络时…

点这里进入ABP系列文章总目录 基于DDD的现代ASP.NET开发框架--ABP系列之14.ABP领域层——领域事件(Domain events) ABP是“ASP.NET Boilerplate Project (ASP.NET样板项目)”的简称. ABP的官方网站:http://www.aspnetboilerplate.com ABP在Github上的开源项目:https://github.com/aspnetboilerplate 在C#中,一个类可以定义其专属的事件并且其它类可以注册该…

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.…

1. 什么是残差(residual)? “残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差.”“如果回归模型正确的话, 我们可以将残差看作误差的观测值.” 更准确地,假设我们想要找一个 $x$,使得 $f(x) = b$,给定一个 $x$ 的估计值 $x_0$,残差(residual)就是 $b-f(x_0)$,同时,误差就是 $x-x_0$. 即使 $x$ 不知道,我们仍然可以计算残差,只是不能计算误差罢了. 2. 什么是残差网络(Residual Networks,ResNets)?…

说到 Java 虚拟机,不得不提的就是 Java 虚拟机的 GC(Garbage Collection)日志.而对于 GC 日志,我们不仅要学会看懂,而且要学会如何设置对应的 GC 日志参数.今天就让我们来学习一下 Java 虚拟机中所有与 GC 日志有关的参数.相信掌握了这些参数之后,对于大家线上打印 GC 日志是有不少帮助的. 为了能够更直观地显示出每个参数的作用,我们将以下面的 Demo 为例子去设置 GC 日志参数. /** * @author 陈树义 * @date 2018.09.2…

发现博客园也可以支持Markdown,就把我之前写的博客搬过来了- 欢迎转载,请注明出处:http://www.cnblogs.com/alanma/p/6877166.html 下面是正文: Deep Residual Learning for Image Recognition 1. 思想 作者根据输入将层表示为学习残差函数.实验表明,残差网络更容易优化,并且能够通过增加相当的深度来提高准确率. 核心是解决了增加深度带来的副作用(退化问题),这样能够通过单纯地增加网络深度,来提高网络性能.…