CNN经典结构2（WideResNet，FractalNet，DenseNet，ResNeXt，DPN，SENet）

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论文笔记：CNN经典结构2（WideResNet，FractalNet，DenseNet，ResNeXt，DPN，SENet）
weixin_30607659的博客
09-22 746
前言 在论文笔记：CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构。本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构。 CIFAR和SVHN上，DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet，具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果。ImageNet上，SENet优于DPN优于Re...
densenet与resneXt的巧妙结合-DPN网络
小菜鸟的AI之路
05-30 7635
DPN是在resneXt,denseNet之后，对resnet系列的进一步创新，作者巧妙的将resnet与denseNet相结合，提出了dual path architectures，构造了DPN网络结构。 那么DPN的创新点有哪些呢？如下： DPN具有更小的模型以及更少的计算量，具有更好的训练速度。作者在论文中的描述为：[ In particular，on the ImageNet...
WideResNet-pytorch:PyTorch中的广泛残留网络（WideResNets）
05-13
PyTorch中的广泛残留网络（WideResNets） 在PyTorch中实现的CIFAR10 / 100的WideResNets。 此实现所需的GPU内存少于官方Torch实现所需的GPU内存： : 。 例子： python train.py --dataset cifar100 --layers 40 --widen-factor 4 致谢 宽余网络（BMVC 2016） ，作者：Sergey Zagoruyko和Nikos Komodakis。
WRN(Wide ResNet)
fnoi2014xtx的博客
06-15 2427
Paper : Wide Residual Networks Code : official 摘要 深度残差网络能够将网络深度扩大到上千层，并且有很好的性能提升。但是，分类准确率每提高百分之一的代价几乎是层数的两倍。深度越深的网络，出现梯度消失的可能性越高，训练起来越慢。因此，为了解决这些问题，作者提出使用深度适中，通道数更高的网络模型来替代深而细的网络模型。 网络结构 ResNet的引入大大加深了可训练的神经网络的深度，而为了减少参数规模而使用bottleneck更是使得网络变得细长。ResNet和著.
卷积神经网络——Wide ResNet
zhzhx0318的专栏
09-15 7826
网络结构原始的ResNet如果(a)和(b)所示，(b)是使用了bottleneck的residual block，而(c)和(d)便是WRN这篇paper的作者提出的架构。他认为一味的增加深度并不是最有效的方法，residual block的宽度对网络性能的提升更有帮助。所以他考虑增加每一层的宽度。当网络层 depth 数较浅，或者宽度 k 较小时，网络还不需要加dropout，但是当层数增加，宽
Resnet系列及其变体(二)—Wider ResNet
Moeyinss
05-24 2317
本篇主要介绍Wider ResNet，其他Resnet系列及其变体介绍 见如下blog目录： ResNet系列及其变体(一)—ResNetv1 Resnet系列及其变体(二)—Wider ResNet Wider ResNet Wide Residual Networks 发现问题：实验结果表明越深的网络结构/模型带来的性能提升并不是很明显 改进角度：Block宽度（维度） Wider ResNet提出，每一个Block中的卷积应该更宽。 ResNet：BasicBlock ResNet： Bott
WideResNet(宽残差网络)算法解析-鸟类识别分类-Paddle实战
一名在读大学生，正在学习深度学习，会定期分享一些该领域内容。欢迎大家一起交流学习~
06-27 2366
在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）已经成为最主流的方法，比如GoogLenet，VGG-16，Incepetion等模型。CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现，ResNet可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”（shortcuts，skip connection），进而训练出更深的CNN网络。但是随着深度神经网络的继续发展，网络的层数也在不断地增加，而分类准确度每提高百分之一的代价几乎是层数的两倍。
简单介绍DPN、ResNets、DenseNet
11-06
**DPN** 是一种创新性的网络架构，它结合了 **ResNeXt** 和 **DenseNet** 的优势，在图像分类任务中展现出了卓越的表现。这种架构由颜水成教授团队提出，旨在解决深度神经网络中存在的几个关键问题。 #### 核心思想...
DPN, ResNets, DenseNet：深度网络结构解析
"本资源为PPT材料，主要讲解了三种深度学习的卷积神经网络模型：DPN（Dual Path Networks）、ResNets（Residual Networks）和DenseNet，适用于论文选读课程学习。" DPN（Dual Path Network） DPN是由颜水成教授团队...
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pytorch-image-models:PyTorch图像模型，脚本，预训练权重-ResNet，ResNeXT，EfficientNet，EfficientNetV2，NFNet，视觉转换器，MixNet，MobileNet-V3V2，RegNet，DPN，CSPNet等
05-12
PyTorch图像模型 赞助商 非常感谢我的的支持！... 添加GhostNet模型和权重。 谢 更新ByoaNet注意模型 改进SA模块的初始化 将基于实验的独立Swin attn模块和swinnet 实验的一致“ 26t”模型定义。 添加改进的E
WideResNet(宽残差网络)算法解析-鸟类识别分类-Pytorch实战
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06-30 3086
WideResNet（宽残差网络）是一种深度卷积神经网络架构，其主要特点是使用宽卷积层，增加了网络的通道数。该网络通过引入残差连接来缓解深度网络的梯度消失问题.....
用 Wide-ResNet 打出 79% 准确率！完整源码公开，一文带你复现 CIFAR-100 分类实验
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chen695969的博客
02-02 2593
ResNet（Residual Network）最早由微软研究院提出，通过使用残差结构（Residual Block）有效缓解了深度神经网络中出现的梯度消失或梯度爆炸等问题。同时，残差结构也让网络能在保持较深层数的同时依旧有良好的训练效果。是对 ResNet 的改进版本，论文提出可以在增加网络宽度（即 channel 数）而不是盲目加深网络深度的情况下，获得更强的表达能力和更好的性能表现。相比于很深的 ResNet，Wide-ResNet 通常能在较少的训练时间内取得相当甚至更高的准确率。
WideResNet(宽残差网络)介绍与代码
ResumeProject的博客
01-10 6826
《Wide Residual Networks》        深度残差网络被证明能够扩展到数千层并且仍然具有改进的性能。然而，每提高== 1%== 的准确率都会使层数增加近一倍，因此训练非常深的残差网络存在特征重用减少的问题，这使得这些网络的训练速度非常慢。为了解决这些问题，在本文中，我们对 ResNet 块的架构进行了详细的实验研究，在此基础上我们提出了一种新颖的架构，我们减少了深度和增加残差网络的宽度。我们将由此产生的网络结构称为宽
CNN模型合集 | Resnet变种-WideResnet解读
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06-19 8522
Resnet变体-wideresnet
残差网&宽度残差网
2301_77549977的博客
03-05 1313
宽残差块是指在残差块内增加更多的卷积核，从而增加特征通道的数量。传统的残差块由两个卷积层组成，每个卷积层通常只有少量的卷积核。而在WideResNet中，每个残差块都包含两个卷积层，其中第二个卷积层的卷积核数目非常大，相当于将特征通道的数目提高了数倍。它对每层的输入做一个reference(X), 学习形成残差函数， 而不是学习一些没有reference(X)的函数。让特征矩阵隔层相加，注意F(X)和X形状要相同，所谓相加是特征矩阵相同位置上的数字进行相加。宽度残差网的核心❤️：增加输出通道的宽度。
fashionmnist数据集_图像分类入门之FashionMNIST
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本文将给出一个简单的图片分类代码构建思路，以作入门参考。 MNIST数据集作为机器学习的经典基准测试，在深度学习时代显得过于简单了，Hinton在2017年提出的Capsule更是将错误率降低到了0.25%，可以说完全攻破了这一问题。同时考虑到一般的机器性能，Fashion MNIST是一个很好的基准测试选择，部分样本如下： 2017年提出的Random-Erasing方法可以达...
WRN28-4对CIFAR-10数据集的分类95.3%以上
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时间20210430 作者：知道许多的橘子 实现：WRN28-4对CIFAR-10数据集的分类 测试集准确度：% 实现框架pytorch 数据增强方法：Normalize+Fix等 训练次数：200 阶段学习率[0-200]：smooth_step(10,40,100,150,epoch_s) 优化器optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=smooth_step(10,40,100,150,epoch_s), momentum=0.9,weight
Wide Residual Networks
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09-21 1400
Abstract 深残留网络被证明能够扩展到数千层，并且仍然具有改进的性能。然而，每提高1%的精度，就要花费将近两倍的层数，因此训练非常深的剩余网络就有一个减少特征重用的问题，这使得这些网络训练非常缓慢。为了解决这些问题，本文对resnet块的结构进行了详细的实验研究，在此基础上提出了一种新的结构，该结构减少了剩余网络的深度，增加了剩余网络的宽度。我们称所得的网络结构为宽剩余网络（WRNs），并...
【深度学习】入门理解ResNet和他的小姨子们（四）---WideResNet
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11-11 2万+
文章全称：《Wide Residual Networks》 文章链接：https://arxiv.org/abs/1605.07146ResNet的成功在深度学习上有着不可磨灭的地位，但是往往为了增加一点精度，就得增加大量的网络层。非常深的网络往往会出现diminishing feature reuse，这往往会导致网络的训练速度会变得相当的慢。为了解决这个问题，本文提出了wide ResNet以
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