RESNET学习笔记

最新推荐文章于 2025-09-01 09:42:20 发布
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ResNet学习笔记
hjhr2018的博客
07-23 958
设当前浅层网络的输出是x，学习目标是H(x)，则令新加入的层学习一个残差F(x) = H(x) - x，此时整个网络的输出就可以表示为F(x) + x，而网络的优化目标就 = F(x) = H(x) - x，即层学习输入与输出之间的差异。接下来的四个部分由3个，4个，6个和3个残差块组成，每个部分在结束时通过步幅为2的卷积减少特征图的大小。也就是说，有些特征可能会依赖于固定关系的隐含节点的共同作用，而通过Dropout的话，就有效地组织了某些特征在其他特征存在下才有效果的情况，增加了神经网络的鲁棒性。
Resnet 学习笔记
weixin_44530058的博客
08-08 510
Resnet 学习笔记 1、引言 2015年，MSRA（微软亚洲研究院）何凯明团队的深度残差网络（Deep Residual Network）在Imagenet上取得冠军，可以说深度残差网络的提出是CNN图像史上的里程碑事件，Resnet的作者何凯明也因此获得了CVPR2016最佳论文奖。Resnet为什么这么强大，备受人们的青睐呢？因为它解决了深度CNN网络模型训练难的问题。我们知道2014年的VGG才19层，而15年的Resnet多达152层，这在网络深度上完全不是一个层次，我们可能会理所当然的认为Re
ResNet学习笔记总结
L2306665的博客
09-01 961
本文记录了学习ResNet网络的过程，重点分析了残差结构的特点和实现方法。文章分为两部分：1）概念部分梳理了残差向量量化、多重网格法等理论基础，以及直连结构的多种形式；2）编程部分详细解析了ResNet基本块的PyTorch实现，特别强调了前向传播中残差连接的关键代码（x+=inx），并比较了nn.ReLU()与F.relu()的差异。作者通过建立学习笔记博客的方式系统整理知识，便于后续复习和查阅相关资料。
resnet学习笔记
sun1221__的博客
11-08 716
ResNet学习笔记
ResNet 学习笔记
qq_42811373的博客
12-30 1906
随着卷积神经网络层数的变深，最先带来的问题是： vanishing/exploding gradient 梯度消失/爆炸 以往解决上述问题的方案： 归一化 normalized initialization 初始归一化（对输入数据） intermediate normalization 中间层归一化 同时要注意到，网络变深导致最后测试集上的性能不如较浅的网络，不是因为overfitting过拟合 因为过拟合是指训练精度很高，测试精度却很低，深度较大的普通网络却随着网络越深，trian acc和tes
ResNet学习笔记，BN，迁移学习
weixin_45558466的博客
07-09 426
Batch Normalization是一个batch_size中的所有图片的featuremap的每个通道都满足均值为0，方差为1的规律，均值μ和方差δ2是向量，第一个值是第一个通道的均值和方差，第二个值是第二个通道的均值和方差。均值和方差是正向传播中计算得到的，γ和β是反向传播中学习得到的，没有最后一个式子，均值为0方差为1，加上最后一个式子，方差为γ，均值为β。注意：除了18层和34层的conv2_x中的所有残差模块全是实线的，其余的第一个残差模块是虚线，剩下的残差模块是实线。
精选资源
大模型ResNet学习笔记.md
08-21
对于初学者，可以从学习深度学习基础知识和PyTorch的使用方法入手，逐步深入理解ResNet的工作原理及其应用场景。同时，根据个人需求，可以进一步研究ResNet在图像分类和物体检测领域的实际应用案例和技术细节。
基于uni-app跨平台框架构建的每日内容迭代美团风格智能点餐系统_集成在线下单菜单浏览订单管理支付接口用户评价商家后台实时更新与二维码体验功能的综合性移动应用_旨在为.zip
12-21
基于uni-app跨平台框架构建的每日内容迭代美团风格智能点餐系统_集成在线下单菜单浏览订单管理支付接口用户评价商家后台实时更新与二维码体验功能的综合性移动应用_旨在为.zip
VDA 5 V3_2021 Measurement and Inspection Processes EN 测量检验过程.rar
12-21
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使用Java技术输出Word文件中嵌入图像
12-21
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/06a8ab9292f2 python3导出mysql表结构到word文件 在config.properties配置数据库连接信息,运行Main.py export mysql database to microsoft word file config database information in config.properties file then run Main.py word样例
【风光场景生成】基于改进ISODATA的负荷曲线聚类算法（Matlab代码实现）
12-21
【风光场景生成】基于改进ISODATA的负荷曲线聚类算法（Matlab代码实现）
仿网上自助点餐的微信小程序_自助点餐系统_城市定位餐厅选择_商品菜单浏览_食品详情展示_购物车订单管理_用户登录注册_轮播图展示_图标资源管理_用于提供便捷的线上自助点餐服务_支持.zip
12-21
仿网上自助点餐的微信小程序_自助点餐系统_城市定位餐厅选择_商品菜单浏览_食品详情展示_购物车订单管理_用户登录注册_轮播图展示_图标资源管理_用于提供便捷的线上自助点餐服务_支持.zip
基于Python+Django+Vue+MySQL的高校实习管理系统设计与实现（含源码、论文及演示）
12-21
**高校专业实习管理平台设计与实现** 本设计项目旨在构建一个服务于高等院校专业实习环节的综合性管理平台。该系统采用当前主流的Web开发架构，基于Python编程语言，结合Django后端框架与Vue.js前端框架进行开发，实现了前后端逻辑的分离。数据存储层选用广泛应用的MySQL关系型数据库，确保了系统的稳定性和数据处理的效率。 平台设计了多角色协同工作的管理模型，具体包括系统管理员、院系负责人、指导教师、实习单位对接人以及参与实习的学生。各角色依据权限访问不同的功能模块，共同构成完整的实习管理流程。核心功能模块涵盖：基础信息管理（如院系、专业、人员信息）、实习过程管理（包括实习公告发布、实习内容规划、实习申请与安排）、双向反馈机制（单位评价与学生反馈）、实习支持与保障、以及贯穿始终的成绩评定与综合成绩管理。 在技术实现层面，后端服务依托Django框架的高效与安全性构建业务逻辑；前端界面则利用Vue.js的组件化特性与LayUI的样式库，致力于提供清晰、友好的用户交互体验。数据库设计充分考虑了实习管理业务的实体关系与数据一致性要求，并保留了未来功能扩展的灵活性。 整个系统遵循规范的软件开发流程，从需求分析、系统设计、编码实现到测试验证，均进行了多轮迭代与优化，力求在功能完备性、系统性能及用户使用体验方面达到较高标准。 **核心术语**：实习管理平台；Django框架；MySQL数据库；Vue.js前端；Python语言。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【无人机路径规划】基于多智能体强化学习的三维航迹优化： 有图有真相 MATLAB实现基于多智能体强化学习（MARL）进行无人机三维路径规划（代码已调试成功，可一键运行，每一行都有详细注释）
12-21
内容概要：本文档介绍了一个基于MATLAB实现的多智能体强化学习（MARL）框架，用于解决无人机在三维复杂环境中的路径规划问题。该代码实现了完整的机器学习流水线，包括模拟数据生成、代价预测模型训练、三维环境构建、多智能体DQN算法训练、最优路径选择、模型保存与预测以及全面的评估与可视化。系统支持参数交互式设置，采用CTDE架构进行训练，并引入了风险场、障碍规避、协同防撞等机制，通过多种评估图形和指标验证模型性能，确保路径的安全性、高效性和鲁棒性。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和机器学习理论知识的科研人员、自动化与人工智能领域研究生、无人机路径规划相关工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于多无人机协同任务中的三维避障路径规划；②研究多智能体强化学习在动态复杂环境下的决策能力；③作为教学案例帮助理解DQN、经验回放、目标网络、奖励设计等强化学习核心技术的实际实现。; 阅读建议：建议结合代码中的详细注释逐步运行各模块，重点关注参数配置、环境建模与奖励函数设计之间的关系，同时利用提供的两份代码（注释版与简洁版）进行对照学习，深入理解MARL在具体应用中的工程实现细节与调优策略。
SPM算法实现：HH与VV极化下粗糙面对平面波后向散射的统计参数化建模
最新发布
12-21
在电磁散射与雷达技术的研究中，涉及粗糙表面电磁特性模拟的核心概念包括统计参数化建模方法、不同电场矢量方向的极化模式、特定方向的能量反射现象、理想化波前模型以及具有随机起伏特征的界面。以下是对这些要点的系统阐述： 统计参数化建模是一种基于表面统计特征描述其不规则性的电磁散射计算方法，尤其适用于均方根高度较小的粗糙界面在微波至毫米波频段的散射特性分析。 水平极化与垂直极化分别指电场矢量平行于地面和垂直于地面的振动状态。在雷达探测中，采用不同的极化模式有助于提升目标辨识度并抑制环境干扰。 当电磁波与物体相互作用时，部分能量沿接近入射方向返回，这种现象称为反向散射。其在雷达系统的探测灵敏度与目标特征分析中具有关键作用。 平面波是在均匀介质中传播的理想波型，其电场与磁场分布保持一致的相位关系，常作为理论简化模型用于电磁问题的解析与数值计算。 粗糙界面指具有随机起伏特征的表面，其不规则程度可通过均方根高度进行量化。这种结构特性会改变电磁波的传播路径与能量分布，进而影响信号的接收与处理。 相关压缩文件可能包含了实现上述建模方法的程序代码，通常采用数值计算语言编写，用于模拟不同极化状态下粗糙表面对平面波的反向散射响应。通过此类仿真，能够预测各类场景下的散射参数，为雷达系统设计与遥感数据解译提供理论依据。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
跨平台鸿蒙开发AtomGit初访问
12-21
AtomGit API搜索功能
resnet50模型学习笔记
03-12
### ResNet50模型学习笔记概述 ResNet50是一种深度残差网络，属于ResNet系列的一部分。该模型通过引入残差块解决了深层神经网络中的梯度消失和退化问题[^1]。 #### 模型架构特点 ResNet50采用了特殊的Bottleneck结构作为其基本构建单元，这种设计使得即使在网络非常深的情况下也能有效传播梯度并保持良好的性能表现[^2]。具体来说： - 输入图像尺寸通常设定为\(224 \times 224\)像素，并且具有三个颜色通道。 - 经过一系列卷积操作以及多个阶段的Bottleneck模块处理之后，最终特征图会被压缩到\((2048, 1, 1)\)的形式。 - 接下来是一个全连接层用于分类任务，它将上述高维向量映射至指定数量的目标类别上。 #### 关键技术组件 为了提高训练效率与准确性，ResNet50还集成了如下重要机制： - **Batch Normalization (BN)**：应用于每一层之前来标准化激活值分布，从而加快收敛速度并且有助于缓解内部协变量偏移现象[^5]。 - **跳跃连接（Skip Connections）**：允许信息绕过多层传递，在一定程度上克服了传统CNN难以优化极深层次的问题。 ```python import torch.nn as nn class Bottleneck(nn.Module): expansion = 4 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None): super(Bottleneck, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(inplanes, planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv3 = nn.Conv2d(planes, planes * self.expansion, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(planes * self.expansion) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.downsample = downsample self.stride = stride def forward(self, x): residual = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) out = self.relu(out) out = self.conv3(out) out = self.bn3(out) if self.downsample is not None: residual = self.downsample(x) out += residual out = self.relu(out) return out ```
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