ResNet解读

最新推荐文章于 2025-06-12 20:00:39 发布
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#深度学习

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ResNet详解
2301_78820199的博客
04-22 6144
ResNet详解！
【深度学习】ResNet网络讲解
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weixin_44001371的博客
11-03 6万+
ResNet网络是在2015年由微软实验室中的何凯明等几位大神提出，论文地址是；是在CVPR 2016发表的一种影响深远的网络模型，由何凯明大神团队提出来，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。斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名，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。Resnet在cnn图像方面有着非常突出的表现，它利用shortcut 短路连接。
一文带你看透什么是ResNet
weixin_40535700的博客
06-12 49
首先我们来看什么是ResNet，其全称为Residual Network（残差网络），是一种深度学习的网络结构，由微软研究院的何凯明等人于2015年提出。ResNet最大的创新在于引入了“残差模块”（Residual Block），有效地解决了深度神经网络训练中的梯度消失和表示瓶颈问题，使得网络的层数可以达到前所未有的深度，如1000层以上。核心：残差模块的核心思想是通过引入跨层链接（skip connections），将输入直接传递到输出，从而形成一种“残差学习”的机制。
resNet讲解.pdf
10-29
关于resNet，笔者使用的讲解PPT,具体讲解内容包括，框架的发明背景，框架解决的问题，框架的创新点，框架的具体实现架构，框架效果与其他架构之间的对比，以及对于框架的数学原理的部分浅显解释
ResNet解读和1×1卷积介绍
m0_63520910的博客
07-20 3816
深度卷积网络好在哪里？-----它可以加很多层，把网络变得很深，不同程度的层可以得到不同等级的特征。 作者提出一个问题--一个网络只是简单的堆叠就好了嘛？——不是，当网络变得很深的时候，梯度会出现爆炸或者消失。一个解决方法，初始化时设置一个合适的权重，不要太大也不要太小。又或者在中间加入normalization（包括BN）,可以使得校验每个层之间的那些输出和它梯度的那些均值和方差。上述两个方法可以让网络收敛，但是网络变深后，性能会变差（不是过拟合造成的，因为训练误差和测试误差都会变得很差），所以现在网络虽
残差网络ResNet解读(原创)
docrazy5351的博客
01-07 1万+
Deep Residual Learning for Image Recognition原文链接：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 残差网络(ResNet)是微软亚洲研究院的何恺明、孙剑等人2015年提出的，它解决了深层网络训练困难的问题。利用这样的结构我们很容易训练出上百层甚至上千层的网络。 要理解ResNet首先要理解网络变深后会带来什么样的
PyTorch ResNet-101模型参数详解与数据解读
最新发布
06-27
PyTorch ResNet-101模型参数详解与数据解读 深度学习领域中，ResNet（残差网络）是一种具有代表性的卷积神经网络架构，尤其以能够训练更深的网络结构而著称。ResNet-101是ResNet系列中的一种，其包含101层，因此...
ResNet pytorch 源码解读
supergxt的博客
12-15 5069
ResNet pytorch 源码解读 当下许多CV模型的backbone都采用resnet网络，而pytorch很方便的将resnet以对象的形式为广大使用者编写完成。但是想要真正参透resnet的结构，只会用还是不够的，因此在这篇文章里我会以经过我的查找和我个人的理解对源码进行解读。 文章目录ResNet pytorch 源码解读简要基础模块ResNet详情运用Resnet类（重点）forwardwideresnet结束语 简要 提供的resnet的类型。因为个人使用情况，主要解读常见的resnet和
Resnet模型详解
m0_62919535的博客
08-24 1万+
Resnet是一种深度神经网络架构，被广泛用于计算机视觉任务，特别是图像分类。它是由微软研究院的研究员于2015年提出的，是深度学习领域的重要里程碑之一。
ResNet原理详解
gary101818的博客
05-04 6947
目录Residual Net为什么要引入残差连接？残差网络结构解析残差块的实现ResNet模型实现 Residual Net 首先下图为一个简单的残差连接，我们先不介绍具体内涵，而是讨论一下为什么需要残差连接？ 注意：googlenet在这里是拼接，resnet是相加 为什么要引入残差连接？ 首先大家已经形成了一个通识，在一定程度上，网络越深表达能力越强，性能越好。 不过，好是好了，随着网络深度的增加，带来了许多问题： 计算资源的消耗 模型容易过拟合 梯度消失/梯度爆炸问题的产生 在resnet出来之
ResNet理解
zhaoyoulin2016的博客
05-14 663
随着网络深度的增加，精确度变得饱和，然后迅速退化。出乎意料是，这种退化并不是由于模型的过拟合造成的，而且在适当深度的模型中增加更多的层会导致更高的训练误差，为了训练更深层次的神经网络，提出了一种全新的网络，叫做深度残差网络。深度残差网络获得了ILSVRC & COCO 2015 竞赛第一名，而且在ImageNet检测、ImageNet定位、COCO检测以及COCO分割上均获得...
resnet论文解读
05-19
### ResNet 论文详解与深度学习卷积神经网络架构解析 #### 1. 背景介绍 在深度学习领域，随着网络层数的增加，模型可能会面临梯度消失或梯度爆炸的问题。这些问题可能导致训练困难，甚至使模型性能下降。为了应对这些挑战，ResNet（残差网络）被提出作为一种有效的解决方案[^2]。 #### 2. 核心思想 ResNet 的核心在于引入了 **残差结构**（residual structure），允许网络通过跳跃连接（skip connections）直接传递输入信息到后续层。这种设计能够缓解深层网络中的退化问题（degradation problem），即当网络变得更深时，训练误差不再减小反而可能增大。通过这种方式，即使在网络非常深的情况下，模型仍然可以保持良好的收敛性和泛化能力。 #### 3. 数学表达 假设某一层的输入为 \( x \)，目标是学习一个映射函数 \( H(x) \)。传统方法试图直接拟合 \( H(x) \)，而 ResNet 则改为目标学习一个残差函数 \( F(x) = H(x) - x \)。因此，最终输出变为： \[ y = F(x) + x \] 其中 \( y \) 是该层的输出。这样的形式使得优化过程更加容易，因为即使 \( F(x) \) 接近零，模型也能轻松学到恒等映射 \( H(x) = x \)[^2]。 #### 4. 架构细节 ResNet 中的关键组件包括以下几个部分： - **残差块（Residual Block）** 每个残差块通常由两到三个卷积层构成，并辅以批量归一化（Batch Normalization, BN）和激活函数（ReLU）。如果输入和输出维度不匹配，则可以通过线性投影实现降维操作[^2]。 - **跳跃连接（Skip Connections）** 这些连接负责将前面的信息无损地传送到后面的层中，从而避免因过多非线性变换而导致的信息丢失。 以下是 PyTorch 实现的一个简单版本的 ResNet 块代码示例： ```python import torch.nn as nn class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, downsample=None): super(BasicBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels * self.expansion, kernel_size=3, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels * self.expansion) self.downsample = downsample def forward(self, x): identity = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) if self.downsample is not None: identity = self.downsample(x) out += identity out = self.relu(out) return out ``` #### 5. 应用场景 ResNet 不仅适用于图像分类任务，在其他多种计算机视觉任务中也有广泛应用，例如目标检测、语义分割等领域。它的成功推动了许多后续工作的诞生，比如 DenseNet 和 EfficientNet 等新型架构的设计思路都受到启发[^2]。 --- ###
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