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.…

参考: Deep Learning-TensorFlow (14) CNN卷积神经网络_深度残差网络 ResNet 先前的研究已经证明,拥有至少一个隐层的神经网络是一个通用的近似器,只要提高网络的深度,可以近似任何连续函数.因此,理想情况下,只要网络不过拟合,深度神经网络应该是越深越好.但是在实际情况中,在不断加神经网络的深度时,会出现一个 Degradation 的问题,即准确率会先上升然后达到饱和,再持续增加深度则会导致准确率下降.这并不是过拟合的问题,因为不光在测试集上误差增大,训练集本身…

自2012年AlexNet提出以来,图像分类.目标检测等一系列领域都被卷积神经网络CNN统治着.接下来的时间里,人们不断设计新的深度学习网络模型来获得更好的训练效果.一般而言,许多网络结构的改进(例如从VGG到ResNet可以给很多不同的计算机视觉领域带来进一步性能的提高. ResNet(Residual Neural Network)由微软研究员的 Kaiming He 等四位华人提出,通过使用 Residual Uint 成功训练152层深的神经网络,在 ILSVRC 2015比赛中获得了冠…

(很好的博客:残差网络ResNet笔记) 主要内容: 一.深层神经网络的优点和缺陷 二.残差网络的引入 三.残差网络的可行性 四.identity block 和 convolutional block 一.深层神经网络的优点和缺陷 1.深度神经网络很大的一个优点就是能够表示一个复杂的功能.网络的层数越多,意味着能够提取到不同level的特征越丰富.并且,越深的网络提取的特征越抽象,越具有语义信息.但其有一个巨大的缺陷,那就是:如果简单地增加深度,会导致梯度弥散或梯度爆炸.使得训练速度十分缓慢:…

前言 深度卷积网络极大地推进深度学习各领域的发展,ILSVRC作为最具影响力的竞赛功不可没,促使了许多经典工作.我梳理了ILSVRC分类任务的各届冠军和亚军网络,简单介绍了它们的核心思想.网络架构及其实现. 代码主要来自:https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar100 ImageNet和ILSVRC ImageNet是一个超过15 million的图像数据集,大约有22,000类. ILSVRC全称ImageNet Large-Scale Visu…

前言 本文主要介绍2012-2015年的一些经典CNN结构,从AlexNet,ZFNet,OverFeat到VGG,GoogleNetv1-v4,ResNetv1-v2. 在论文笔记:CNN经典结构2中我介绍了2016-2017年的几个经典CNN结构,WideResNet,FractalNet,DenseNet,ResNeXt,DPN,SENet.另外,在ImageNet历年冠军和相关CNN模型中,我简单介绍了ImageNet和历年冠军. AlexNet 贡献:ILSVRC2012冠军,展现出了…

ResNet学习笔记 前言 这篇文章实在看完很多博客之后写的,需要读者至少拥有一定的CNN知识,当然我也不知道需要读者有什么水平,所以可能对一些很入门的基本的术语进行部分的解释,也有可能很多复杂的术语因为不好解释而没有解释(主要是懒).看的时候最好结合论文和百度(谷歌.必应随意开心就好). ResNet简介 ResNet全称Deep residual network,中文名深度残差神经网络.因为ResNet在ImageNet等的优秀表现和出色的论文描述,作者何凯明获得了CVPR2016最佳论文奖…

ResNet网络 ResNet原理和实现 总结 一.ResNet原理和实现 神经网络第一次出现在1998年,当时用5层的全连接网络LetNet实现了手写数字识别,现在这个模型已经是神经网络界的“helloworld”,一些能够构建神经网络的库比如TensorFlow.keras等等会把这个模型当成第一个入门例程.后来卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)一出现就秒杀了全连接神经网络,用卷积核代替全连接,大大降低了参数个数,网络因此也能延伸到十几层到二…

ResNet(Residual Neural Network),微软研究院 Kaiming He等4名华人提出.通过Residual Unit训练152层深神经网络,ILSVRC 2015比赛冠军,3.57% top-5错误率,参数量比VGGNet低,效果非常突出.ResNet结构,极快加速超深神经网络训练,模型准确率非常大提升.Inception V4,Inception Module.ResNet结合.ResNet推广性好. 瑞十教授Schmidhuber(LSTM网络发明者,1997年)提…

Deep Residual Learning for Image Recognition 原文链接 摘要 深度神经网络很难去训练,本文提出了一个残差学习框架来简化那些非常深的网络的训练,该框架使得层能根据其输入来学习残差函数而非原始函数.本文提出证据表明,这些残差网络的优化更简单,而且通过增加深度来获得更高的准确率 引言 深度网络很好的将一个端到端的多层模型中的低/中/高级特征以及分类器整合起来,特征的等级可以通过所堆叠层的数量来丰富.有结果显示,模型的深度发挥着至关重要的作用 在深度的重要性的…