残差网络学习笔记

最新推荐文章于 2024-04-18 22:07:18 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 残差网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dragon_T1985/article/details/121507122
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本文详细探讨了残差网络(ResNet)的设计原理，它解决了深度神经网络中的梯度消失问题。通过引入跳过连接，ResNet能够有效地学习深层特征，并在图像识别任务中取得了突破性的成果。同时，文章还提供了ResNet的实现步骤和代码示例，帮助读者深入理解这一重要模型。

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https://towardsdatascience.com/residual-network-implementing-resnet-a7da63c7b278

残差网络ResNet学习笔记
码农ZZK的博客
09-29 1101
引言 随着深度学习的发展，简单的浅层网络卷积结构已经无法满足需求。而一味的加深网络结构，又会使网络很难收敛。研究者们都在网络结构上进行创新。而一种新型结构Resnet在ImageNet比赛上拔得头筹，拿下识别冠军，引起了不小的轰动 基础结构 残差块 残差网络是由一个个残差块来进行组成的 这是一种跳跃连接的方式 第一条线路经过常规的卷积，激活，批量归一化后，在输出的时候与输入进行相加。 最后整个输...
ResNet深度残差网络学习笔记
最新发布
朴实无华的研究生活
01-21 944
ResNet如何解决网络退化问题？ResNet为什么能够解决网络退化问题？
残差网络代码
09-22
适合学习的ResNet残差网络，适合配合论文一起使用，非常适合初学者阅读的经典代码。
深度学习——残差神经网络ResNet在分别在Keras和tensorflow框架下的应用案例
热门推荐
loveliuzz的博客
01-21 4万+
一、残差神经网络——ResNet的综述 深度学习网络的深度对最后的分类和识别的效果有着很大的影响，所以正常想法就是能把网络设计的越深越好， 但是事实上却不是这样，常规的网络的堆叠（plain network）在网络很深的时候，效果却越来越差了。其中原因之一 即是网络越深，梯度消失的现象就越来越明显，网络的训练效果也不会很好。 但是现在浅层的网络（shallower network） 又
50. 残差网络（ResNet）代码实现
weixin_47505105的博客
12-30 5496
共有18层。因此，这种模型通常被称为ResNet-18。通过配置不同的通道数和模块里的残差块数可以得到不同的ResNet模型，例如更深的含152层的ResNet-152。虽然ResNet的主体架构跟GoogLeNet类似，但ResNet架构更简单，修改也更方便。这些因素都导致了ResNet迅速被广泛使用。在训练ResNet之前，让我们观察一下ResNet中不同模块的输入形状是如何变化的。在之前所有架构中，分辨率降低，通道数量增加，
残差网络ResNet代码解读
谢彦的技术博客
11-25 4485
残差网络效果 卷积神经网络CNN的发展历史如图所示： 从起初AlexNet的的8层网络，到ResNet的152层网络，层数逐步增加。当网络层数增加到一定程度之后，错误率反而上升，其原因是层数太多梯度下降变得越发困难。而ResNet解决了这一问题。 目前ResNet是应用最广的图像相关深度学习网络，图像分类，目标检测，图片分割都使用该网络结构作为基础，另外，一些迁移学习也使用ResNet训...
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
ResNet深度残差网络结构学习笔记
qq_51715775的博客
03-25 1953
ResNet深度残差网络结构引入问题ResNet介绍ResNet结构两种ResNet设计问题解决常用ResNet结构基于ResNet101的Faster RCNNResNet的公式 引入问题 面对复杂问题时，越深的网络往往会有更好的性能，但会发现，随着网络的加深，会出现训练集准确率下降的现象 ResNet介绍 为了解决这个问题，ResNet深度残差网络中的残差模块在输入和输出之间建立了一个直接连接，新增的层只需要在原来的输入层基础上学习新的特征，学习残差，允许网络尽可能的加深并且可以省时省步骤。 其中Re
Resnet50残差网络代码详解
m0_47623548的博客
02-20 1万+
Resnet50是Resnet残差网络系列的代表网络,由Kaiming于2016年提出，发表于CVPR 论文地址：CVPR 2016 Open Access Repository 参考代码：https://github.com/bubbliiiing/classification-pytorch/tree/main/nets import torch import torch.nn as nn #--------------------------------# # 从torch官方可以下载resn
【论文笔记】一文读懂残差网络ResNet（附代码）
Ace2NoU的博客
01-18 7077
残差网络原理详解、梯度分析、代码展示和各模块分析改进
残差网络Python程序实现
12-02
此程序是一个残差网络的程序，此文件中含有的功能可以让初学者用来学习和了解残差网络的基本原理和实现过程
tensorflow实现残差网络方式(mnist数据集)
09-16
主要介绍了tensorflow实现残差网络方式(mnist数据集)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
残差网络ResNet模块
04-21
ResNet网络结构模块，可直接使用，返回值一个是loss用于损失值优化，第二个softmax输出的是预测值用于测试
pseudo-3d-tensorflow:伪 3d 残差网络的 Tensorflow 实现
05-30
伪3d张量流 用于伪 3d 残差网络的 Tensorflow 实现。 作者 yfxc 电子邮件 张量流 1.10+（不支持2.0） 介绍 Pseudo-3d-residual-network 主要用于动作识别，论文网址： : 这是张量流版本。 准备自己的数据集。 假设您将要使用 UCF 数据集。首先需要将视频转换为图像。 为此，您可以运行如下代码：（假设 UCF-101 数据集与代码文件位于同一目录中。） ./process_video2image.sh UCF101 下一步，您应该获得 train.list 和 test.list，之后您将分别从中获取训练数据和测试数据：（数字“5”表示所有数据的五分之一是测试数据。） ./process_gettxt.sh UCF101 5 注意：由于'train.list'和'test.list'中存在视频片段的Relative
深度残差网络demo
07-24
vs项目，代码难度并不是很高，使用TensorFlow原生的代码，不过是本人毕设的一套代码，读取文件夹的文件的图片为批次，然后使用批次调用深度残差网络进行训练，并进行保存。压缩包里包含了测试代码，因为本人的是文字识别所以用到了的预处理是关于文字的，样本集在我其他链接里。欢迎测试！
ResNet 残差网络详解级代码详细注释
weixin_42713739的博客
11-05 3376
ResNet是一种残差网络，咱们可以把它理解为一个子网络，这个子网络经过堆叠可以构成一个很深的网络。咱们可以先简单看一下ResNet的结构，之后会对它的结构进行详细介绍。 为什么要引入ResNet？ 我们知道，网络越深，咱们能获取的信息越多，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。这是由于网络的加深会造成梯度爆炸和梯度消失的问题。 目前针对这种现象已经有了解决的方法：对输入数据和中间层的数据进行归一化操作，这种方法可以保证网络在反向传播中
深度学习——残差网络（ResNet）原理讲解+代码（pytroch）
m0_74055982的博客
04-18 3万+
残差的思想都是去掉相同的主体部分，从而突出微小的变化。从信息论的角度讲，由于DPI（数据处理不等式）的存在，在前向传输的过程中，随着层数的加深，Feature Map包含的图像信息会逐层减少，而ResNet的直接映射的加入，保证了 l+1 层的网络一定比 l 层包含更多的图像信息。原因：反向传播的时候的链式法则，越是浅层的网络，其梯度表达式可以展现出来连乘的形式，而这样如果都是小于1的，这样的话，浅层网络参数值的更新就会变得很慢，这就导致了深层网络的学习就等价于了只有后几层的浅层网络的学习了。
动手学深度学习——残差网络ResNet（原理解释+代码详解）
qq_38473254的博客
11-03 8639
ResNet的前两层跟之前介绍的GoogLeNet中的一样： 在输出通道数为64、步幅为2的7x7卷积层后，接步幅为2的3x3的最大汇聚层。每个模块有4个卷积层，加上第一个7x7卷积层和最后一个全连接层，共有18层，这种模型通常被称为ResNet-18。现在假设 f* 是我们真正想要找到的函数，如果是 f*∈F，那可以轻而易举的训练得到它。ResNet使用4个由残差块组成的模块，每个模块使用若干个同样输出通道数的残差块。是我们要找的函数，为了使其更近似真正的 f* ，则需要更强的架构F’。
残差网络 ResNet
m0_51133942的博客
01-17 1323
如上图函数的大小代表函数的复杂程度，星星代表最优解，可见加了更多层之后的预测比小模型的预测离真实最优解更远了， ResNet做的事情就是使得模型加深一定会使效果变好而不是变差。
深度学习笔记：批量归一化与残差网络实践
"批量归一化和残差网络是深度学习中两种重要的技术，用于优化神经网络的训练过程和性能。批量归一化通过标准化中间层的输出，确保数据在深度网络中的稳定性，而残差网络则通过引入跳过连接来解决梯度消失问题，促进...
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