CNN -- Simple Residual Network

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JPEG Image Super-Resolution via Deep Residual Network

基于深度残差网络的JPEG图像超分辨率 JPEG Image Super-Resolution via Deep Residual Network PDF https://www.researchgate.net/publication/326203235_JPEG_Image_Super-Resolution_via_Deep_Residual_Network 在许多实际场景中,要获得超分辨率的图像不仅具有低分辨率(LR),而且还具有JPEG压缩特性,而现有的大多数超分辨率方法都采用无压缩…

CNN(Convolutional Neural Network)

CNN(Convolutional Neural Network) 卷积神经网络(简称CNN)最早可以追溯到20世纪60年代,Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究表明,大脑对外界获取的信息由多层的感受野(Receptive Field)激发完成的.在感受野的基础上,1980年Fukushima提出了一个理论模型Neocognitron是感受野在人工神经网络领域的首次应用.1998年,Lecun等人提出的LeNet-5模型在手写字符识别上取得了成功,引起了学术界对卷积神经网络的关注.2012年…

残差网络(Residual Network)

一.背景 1)梯度消失问题我们发现很深的网络层,由于参数初始化一般更靠近0,这样在训练的过程中更新浅层网络的参数时,很容易随着网络的深入而导致梯度消失,浅层的参数无法更新. 可以看到,假设现在需要更新b1,w2,w3,w4参数因为随机初始化偏向于0,通过链式求导我们会发现,w1w2w3相乘会得到更加接近于0的数,那么所求的这个b1的梯度就接近于0,也就产生了梯度消失的现象. 2)网络退化问题举个例子,假设已经有了一个最优化的网络结构,是18层.当我们设计网络结构的时候,我们并不知道具体多少层…

关于深度残差网络（Deep residual network, ResNet）

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…

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…