论文笔记：残差网络 Deep Residual Learning for Image Recognition

最新推荐文章于 2025-03-26 10:48:13 发布
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分类专栏： CV 文章标签： 计算机视觉 深度学习
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本文深入探讨了残差网络（ResNet）的设计原理，旨在解决深度学习网络中出现的退化问题。通过学习输入信号的残差，ResNet简化了训练过程，避免了随着层数增加精度饱和的情况。网络结构包括普通结构和残差结构，其中残差结构通过单位矩阵或零填充适应不同维度的输入输出，实验表明这两种方法在性能上差异不大。

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论文笔记: Deep Residual Learning for Image Recognition

目标：利用残差网络是的训练更加简单

面对的问题：

degradation Problem： 当添加的网络层次变多，精确度逐渐饱和，网络层次将趋近饱和。

Intuition：

文中的想法是将堆叠的感知器学习原有输出的残差。

具体表示是：假设 H ( x ) \mathcal{H}(\mathbf{x}) H(x)为表示某几层感知器的， x x x是输入。那么我们令 F ( x ) : = H ( x ) − x \mathcal{F}(\mathbf{x}):=\mathcal{H}(\mathbf{x})-\mathbf{x} F(x):=H(x)−x

那么原来的输出将变成： F ( x ) + x = H ( x ) \mathcal{F}(\mathbf{x})+\mathbf{x} =\mathcal{H}(\mathbf{x}) F(x)+

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深度残差网络（ResNet）浅析
scety的博客
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深度残差网络是2015年提出的深度卷积网络，一经出世，便在ImageNet中斩获图像分类、检测、定位三项的冠军。 我们都知道增加网络的宽度和深度可以很好的提高网络的性能，深的网络一般都比浅的的网络效果好，比如说一个深的网络A和一个浅的网络B，那A的性能至少都能跟B一样，为什么呢？因为就算我们把A的网络参数全部迁移到B的前面几层，而B后面的层只是做一个等价的映射，就达到了A网络的一样的效果。一个比
论文研读：ResNet:Deep Residual Learning for Image Recognition
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1、文中解决了层数增加网络退化的问题，为后续的工作开辟了道路，文中仅仅探究残差连接，就已经取得了非常好的成果。2、实验过程很严谨，值得后续的学习。非常推荐阅读原文！参考文献：2、ResNet详解——通俗易懂版_sunny_yeah_的博客-优快云博客。
【残差网络 论文泛读】……DenseNet……(附Pytorch复现代码)
深度不学习！！的博客
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ResNet主要是解决网络退化现象而提出的模块。结构图： 可以看到x输入之后有两条路可以走，右边一条路还有中间一条路 。右边的路 identity 称为恒等映射（shortcut connection & skip connection ），恒等映射 不引入额外的参数量和计算量，所以此时总的输出映射为 F ( x ) + x .设最终得到的映射为 H ( s ) ,则 F ( x ) = H ( x ) − x ,即学习的是 应有的映射与原始输入之间的差值。因此被称为残差映射（residual mappi
经典神经网络论文解读（五）—— ResNet（残差网络）
最新发布
weixin_40375105的博客
03-26 1561
ResNet在《》论文中提出，是在CVPR 2016发表的一种影响深远的网络模型，何凯明团队提出来，在ImageNet的分类比赛上将网络深度直接提高到了152层，前一年夺冠的VGG只有19层。ImageNet的目标检测以碾压的优势成功夺得了当年识别和目标检测的冠军，COCO数据集的目标检测和图像分割比赛上同样碾压夺冠，可以说ResNet的出现对深度神经网络来说具有重大的历史意义。随着卷积神经网络的发展和普及，我们了解到增加神经网络的层数可以提高模型的训练精度和泛化能力。
Deep Residual Learning for Image Recognition 深度残差网络论文笔记
04-12
Deep Residual Learning for Image Recognition 深度残差网络论文笔记 蓝：生疏词汇 红：疑惑 黄：重点 绿：次重点 使用Edge浏览器可编辑
【论文精读】Resnet残差网络（Deep Residual Learning for Image Recognition）
a2333333_的博客
09-27 2483
原文提出了残差网络，本文对论文进行了精度，解析
残差网络论文笔记
qq_33500066的博客
07-19 559
退化表明并非系统越深效果越好。对于更深的模型，这有一种通过构建的解决方案：恒等映射（identity mapping）(层输出等于输入)来构建增加的层，而其它层直接从浅层模型中复制而来。这个构建的解决方案也表明了，一个更深的模型不应当产生比它的浅层版本更高的训练错误率。 通过将逼近的内容变为H(x)-x，如果恒等映射是所要拟合的函数的话，那么只需要把权值全置为0就能逼近恒等映射。 即使最...
Deep Residual Learning for Image Recognition.pdf
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李沐论文精读： ResNet 《Deep Residual Learning for Image Recognition》 by Kaiming He
iwill323的博客
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李沐论文精读： ResNet 《Deep Residual Learning for Image Recognition》 by Kaiming He
论文笔记：残差神经网络(ResNet v1)
hongbin_xu的博客
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ResNet v1 1、四个问题 要解决什么问题？/ 用了什么办法解决？ 理论上来说，深层网络的效果至少不会比浅层网络差。 对于浅层网络A，深层网络B，假设B的前面部分与A完全相同，后面部分都是恒等映射，这样B至少也会与A性能相同，不会更差。 在深层网络中存在梯度消失/梯度爆炸（vanishing/exploding gradients）。 归一初始化（normalized init...
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前阵子拜读了深度残差网络的论文，要在组内做PPT，顺便把我的PPT贴上来。 写的不对的地方，敬请指正。        
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【论文泛读】 ResNet：深度残差网络 文章目录【论文泛读】 ResNet：深度残差网络摘要 Abstract介绍 Introduction残差结构的提出残差结构的一些问题深度残差网络实验结果ResNet 的探究与先进的模型比较在CIFAR-10进行探究在PASCAL和MS COCO上的目标检测总结 论文链接：[1512.03385] Deep Residual Learning for Image Recognition (arxiv.org) 当大家还在惊叹 GoogLeNet 的 inception
神经网络论文研究-图像处理方向3-resnet-残差网络
优快云XXCQ的博客
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该篇论文的由来: 接上一篇VGG当网络层数超过20的时候其训练效果并不会提高的哪去，这篇论文就是在解决这个问题 核心观念:深层次表征的信息是很多视觉任务的核心点 基于这些问题， 本论文提出了残差学习(Residual learning)作为对应的解决方法 残差函数(residual function) 容易优化 随着深度的提升，准确率提升显著 很好地学习了深度特征表示即通俗理解地高级语义信息 摘要翻译 更深的神经网络更难训练，我们现有的残差学习框架比我们以前使用的更加容易去充分地训练深层神经网络。作为代替学
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论文阅读其实论文的思想在今天看来是不难的，不过在当时 ResNet 提出的时候可是横扫了各大分类任务，这个网络解决了随着网络的加深，分类的准确率不升反降的问题。通过一个名叫“残差”的网络结构(如下图所示)，使作者可以只通过简单的网络深度堆叠便可达到提升准确率的目的。残差结构残差结构的处理过程分成两个部分，左边的 F(X) 与右边的 X，最后结果为两者相加。其中右边那根线不会对 X 做任何处理，所以...
论文笔记：深度残差网络
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论文笔记：深度残差网络为何使用深度残差网络传统深层卷积网络 论文地址：Deep Residual Learning for Image Recognition. 为何使用深度残差网络 理论上来说，神经网络的层数越深，它拟合函数的能力就越强，也就是表达能力越强，按理来说效果会更好，但在实际的处理过程中，越深的网络是越难训练的，模型也会处于一种很难收敛的状态。该论文提出了残差网络结构，这种网络结构解决了深层网络难以优化的问题，并且可以搭建更深的网络结构以获得更高的准确率。 传统深层卷积网络 由于深度学习模型的网
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ProYH
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论文阅读笔记：Deep Residual Learning for Image Recognition本文主要包含如下内容：论文阅读笔记Deep Residual Learning for Image Recognition 主要思想 现阶段网络存在的问题 网络结构 实验结果   论文地址   论文来自微软 Kaiming He 何恺明，是2016的CVPR主要思想  论文利用信號叠加合并的優點，
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一、前言 在学习Yolo v3的过程中，了解到它借鉴了残差网络的快捷链路（shortcut connection），因此为了更好的理解yolo3，我对ResNet展开了学习，并阅读其论文。 ResNet—— Residual Network残差神经网络，是何恺明大神（Faster RCNN的作者）于2015年提出，在当年多个大赛中用此网络获得了第一名。 为什么会提出ResNet? 在深度神经网络中存在一个问题，大家都知道，网络层数加深，参数增多，网络表现能力理应更好。但随着深度的不断增加，会出现网络退
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deep residual learning for image recognition是一种用于图像识别的深度残差学习方法。该方法通过引入残差块（residual block）来构建深度神经网络，以解决深度网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸等问题。 在传统的深度学习网络中，网络层数增加时，随之带来的问题是梯度消失和梯度爆炸。这意味着在网络中进行反向传播时，梯度会变得非常小或非常大，导致网络训练变得困难。deep residual learning则使用了残差连接（residual connection）来解决这一问题。 在残差块中，输入特征图被直接连接到输出特征图上，从而允许网络直接学习输入与输出之间的残差。这样一来，即使网络层数增加，也可以保持梯度相对稳定，加速网络训练的过程。另外，通过残差连接，网络也可以更好地捕获图像中的细节和不同尺度的特征。 使用deep residual learning方法进行图像识别时，我们可以通过在网络中堆叠多个残差块来增加网络的深度。这样，网络可以更好地提取图像中的特征，并在训练过程中学习到更复杂的表示。通过大规模图像数据训练，deep residual learning可以在很多图像识别任务中达到甚至超过人类表现的准确性。 总之，deep residual learning for image recognition是一种利用残差连接解决梯度消失和梯度爆炸问题的深度学习方法，通过增加网络深度并利用残差学习，在图像识别任务中获得了突破性的表现。
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