2016新年第一记

最新推荐文章于 2025-04-23 22:18:19 发布
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分类专栏： 学习生活小感悟^_^ 文章标签： 总结
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晚上杨世锡老师的《远程检测与故障诊断》结课。很欣赏杨老师的博学和在讲课过程中的情感交流以及教授给大家的生活处世哲学。

最后的讲话总结两点吧：

1、坚持一个方向10年，甘心沉下来做好；事物是变化的，会有转到你这的一天；

2、要有被人使用的价值，只有被人记着，被人用，你的价值才能体现；


2016，好好生活，扎扎实实练技术。一如杨老师所说，未来，于社会，你是一个优秀的人才；于家庭，你是一个好丈夫。

2016，依然静心努力！

矢量量化识别孤立字的matlab编码_【学习笔记】深度残差学习(图像识别)
weixin_39525007的博客
12-13 436
内容摘要增加深度网络的深度后，同时也会导致增加训练的难度。本文对此问题提出一个解决方案，也就是残差的学习框架。通过这个框架可以简化网络训练，但又可以适合在更深层次的网络使用。与过去传统的方法比较，这个方法是重新配置层为参考层并输入学习残差函数中，而不是只学习未参考的函数。通过研究和实验，这些残差网络更易于优化，且在增加深度的同时又可以获得其准确性。运用ImageNet的图像数据集，实现仅3.57%...
Resnet_50网络全解
weixin_42419898的博客
07-07 1万+
写在前边 科研小白，写下来有助于理解以及以后学习使用。介绍了一些pytorch的resnet50 掉包，以及VGGFACE上预训练过的resnet50模型的迁移学习过程。 目录 网络详细结构图 网络原理 pytorch网络 1.网络详细结构图 在没有用代码实现之前，我对网络的结构的认知一直停留在论文中的结构图，如下图所示： 由于最近想要借助Resnet_50网络进行迁移学习的训练，所以在编码层又对网络进行了相关认识和学习，其实整个网络详细并且清晰的结构图如下...
ResNet网络详解
m0_61595251的博客
11-12 2903
超深的网络结构（突破1000层）提出residual模块使用Batch Normalization加速训练（丢弃dropout层）
深度学习--ResNet残差神经网络解析
最新发布
m0_65065095的博客
04-23 1208
在ResNet之前，VGG、AlexNet等模型通过增加网络深度提升性能，但人们发现：当网络层数超过20层后，模型的训练误差和测试误差反而会不降反升。这一现象被称为“网络退化”（Degradation），并非由过拟合导致，而是因为深层网络难以优化。2015年，微软研究院的何恺明团队提出了ResNet（Residual NeuralNetwork），这一模型以3.57%的Top-5错误率首次在ImageNet图像识别竞赛中超越人类水平，并成为深度学习历史上的里程碑。
卷积神经网络的网络结构——ResNet
热门推荐
小花生的博客
06-16 7万+
《Deep Residual Learning for Image Recognition》 2015，kaiming He et al，ResNet。 ResNet由微软研究院的kaiming He等4名华人提出，通过使用Residual Unit成功训练152层深的神经网络，在ILSVRC 2015比赛中获得了冠军，取得3.57%的top5错误率，同时参数量却比VGGNet低，效果非常...
ResNet网络结构搭建
m0_56247038的博客
06-10 7350
model.py train.py ResNet网络结构详解与模型的搭建_太阳花的小绿豆的博客-优快云博客_resnet网络结构
【深度学习】ResNet系列网络结构
Zhang_Chen_的博客
04-11 5339
1.DNN反向传播算法的推导；2.产生梯度弥散、梯度爆炸的原因；3.ResNet的网络结构以及解决的问题
基于ResNet18网络实现物体的图像分类(CIFAR-10数据集)
11-17
为了提高模型的性能，可能需要采取一系列策略，包括数据增强、调整网络结构、优化训练过程和参数调优等。数据增强是通过旋转、缩放、裁剪、颜色变换等手段人为扩大数据集，以提高模型的鲁棒性和泛化性。网络结构的...
基于resnet网络的花卉识别 jittor深度学习框架
05-10
模型设计通常包括网络结构设计和损失函数设计，网络结构指的就是通常所说的神经网络算法中的网络框架，如全连接神经网络、卷积神经网络以及循环神经网络等，不同的网络结构通常有各自最优的处理场景，所以在处理具体...
ResNet网络结构及Pytorch复现
qq_62615329的博客
04-09 5287
ResNet的网络结构有：ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101、ResNet152.其中ResNet18和ResNet34属于浅层网络，ResNet50、ResNet101、ResNet152属于深层网络。
ResNet34-50-101网络结构记录.zip
07-24
ResNet34,ResNet50,ResNet101网络结构文本文档记录，学习自用
经典网络结构总结–ResNet系列
01-06
ResNet 论文：Deep Residual Learning for Image Recognition Motivation：网络越深，能获取的信息越多，而且特征也越丰富。但是根据实验表明，随着网络的加深，优化效果反而越差，测试数据和训练数据的准确率反而降低了（网络退化）。为了让更深的网络也能训练出好的效果，何凯明大神提出了一个新的网络结构——ResNet。这个网络结构的想法主要源于VLAD（残差的想法来源）和Highway Network（跳跃连接的想法来源）。 ResNet Block 残差学习模块包括identity mapping和residual mapping，其中前者指的
resnet34.cfg
04-29
ResNet是2015年 ILSVRC 的赢家（图像分类，定位及检测），主要亮点是残差结构对于梯度消失具有重要的限制作用。文件提供了网络中不同类型的层的配置参数包括batch_size, width,height,channel,momentum,decay，learning_rate等。
经典卷积神经网络-ResNet
houjingchuan的博客
01-01 1951
残差神经网络(ResNet)是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的。ResNet 在2015 年的ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）中取得了冠军。残差神经网络的主要贡献是发现了“退化现象（Degradation）”，并针对退化现象发明了 “快捷连接（Shortcut connection）”，极大的消除了深度过大的神经网络训练困难问题。本文使用Pytorch复现了ResNet-18和ResNet-50。
【图像分类】ResNet网络结构
尊新必威的博客
10-13 1047
1.ResNet简介 梯度消失与梯度爆炸问题 如何解决梯度消失和梯度爆炸？ 1.数据标准化 2.权重初始化 3.BN 使用残差模块解决退化问题。 残差模块 五种ResNet网络结构 34层ResNet结构分析 ...
ResNet的网络结构
weixin_42206101的博客
11-18 1128
ResNet网络结构 ResNet也就是深度残差网络，其实深度残差网络就是把一串的训练，分成了一个个的block去训练，让每一个block的误差最小，最终达到整体误差最小的目的，避免了训练过程中出现梯度消失。 对于传统的CNN网络，简单的增加网络的深度，容易导致梯度消失和爆炸。既然这样，针对梯度消失和爆炸的解决方法一般方法是正则初始化(normalized initialization)和中间的正则化层(intermediate normalization layers)，但是这会导致另一个问题，退化问题，
ResNet网络结构
m0_60673782的博客
11-01 1394
注：深度好像就是channel w*h*c 根据b站up霹雳吧啦的讲解做的笔记 视频地址6.1 ResNet网络结构，BN以及迁移学习详解_哔哩哔哩_bilibiliR 6.2 使用pytorch搭建ResNet并基于迁移学习训练_哔哩哔哩_bilibili ResNet网络解决梯度消失、爆炸，以及退化（我理解成随着层数的增加精度反而下降）问题 网络中亮点：1超深的网络结构 2提出residuaal模块 ...
Resnet网络结构图
03-25
### ResNet 网络结构图及其深度学习架构可视化 ResNet（Residual Network）是一种用于解决深度神经网络训练过程中梯度消失和模型退化问题的经典卷积神经网络架构。其核心思想在于引入 **shortcut connection** 或称为跳跃连接，使得网络能够通过残差学习来更有效地传递梯度并优化深层网络性能。 #### 1. ResNet-18 和 ResNet-34 的基本结构 ResNet-18 是一种较浅层的 ResNet 结构，由 18 层组成，而 ResNet-34 则扩展到 34 层。这两种网络都基于基础模块构建而成，其中每个模块通常包含两个或三个卷积层以及一个 shortcut 连接[^1]。 以下是 ResNet-18 的典型结构描述： - 输入经过初始卷积层和最大池化操作； - 随后进入四个阶段的残差块序列，分别对应不同数量的滤波器和步幅设置； - 输出部分采用全局平均池化与全连接层完成分类任务。 #### 2. TensorBoard 可视化的应用 为了更好地理解和调试 ResNet，在 TensorFlow/Keras 中可以借助 TensorBoard 工具实现网络结构的可视化。这不仅有助于观察整个计算图如何搭建，还能监控训练过程中的各项指标变化情况。例如，可以通过以下代码片段启动 TensorBoard 日志记录功能： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard log_dir = "logs/resnet" tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1) model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[tensorboard_callback]) ``` 运行上述脚本之后，打开命令行输入 `tensorboard --logdir=logs/resnet` 即可访问本地服务器上的交互界面查看详细的网络拓扑信息以及其他统计数据。 #### 3. Shortcut Connection 解决模型退化现象 传统观点认为增加网络层数会提升表现力，但实际上当达到一定深度时反而可能出现精度饱和甚至下降的现象——即所谓的“模型退化”。ResNet 提出了新颖的设计理念：不是直接拟合期望映射 H(X)，而是尝试让堆叠层去逼近另一个目标 F(X)=H(X)-X 。这样做的好处是可以更容易地优化权重参数，并且允许更深的网络获得更好的泛化能力[^2]。 #### 4. CNN 经典架构对比分析 除了 ResNet 外还有许多其他著名的卷积神经网络模型如 AlexNet,VGG,SqueezeNet,DenseNet 等等。它们各自具有独特之处但也存在共同点比如多级特征提取机制等等。下面列举了一些主要区别点供参考比较: | Model Name | Layers Count | Key Features | |------------|--------------|-----------------------------------------------------------------------------| | VGG | ~16/19 | 使用小型过滤器(3×3)重复叠加形成复杂模式识别路径 | | InceptionV3| ~42 | 并行分支探索空间维度压缩可能性 | | DenseNet | variable | 所有前序层输出均作为当前层输入促进密集连接 | 值得注意的是这些先进方法都在一定程度上借鉴或者改进自原始版本从而不断提高效率准确性等方面特性[^3]。 ---
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