ResNet学习资料

最新推荐文章于 2025-03-10 10:58:20 发布
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博客主要介绍了ResNet（残差网络），并提及了该网络存在的模型退化问题，属于信息技术领域中人工神经网络相关内容。
深度学习——残差网络（ResNet）原理讲解+代码（pytroch）
m0_74055982的博客
04-18 4万+
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。
【深度学习】ResNet网络讲解
weixin_44001371的博客
11-03 7万+
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。
《深度学习》——ResNet网络
will be blogging
02-18 1万+
定义残差块类，继承自 nn.Module# 调用父类的构造函数# 定义第一个卷积层，输入通道数为 channels_in，输出通道数为 30，卷积核大小为 5，填充为 2# 定义第二个卷积层，输入通道数为 30，输出通道数为 channels_in，卷积核大小为 3，填充为 1# 输入数据通过第一个卷积层# 经过第一个卷积层的输出再通过第二个卷积层# 将输入 x 与卷积输出 out 相加，并通过 ReLU 激活函数# 定义 ResNet 网络类，继承自 nn.Module。
深度学习——ResNet超详细讲解，详解层数计算、各层维度计算
热门推荐
图南zzz
01-10 8万+
十六、残差神经网络(ResNet) 16.1 缘由 在ResNet之前的网络层数都不是很高，14年的VGG网络才只有19层，但是ResNet的网络层数达到了惊人的152层。许多人会有一个直观的印象，也就是网络层数越多，训练效果越好，但是这样的话VGG网络为什么不采取152层而是采用19层呢？其实是因为训练模型的准确度不一定和模型层数呈真相关的关系。因为随着网络层数的加深，网络准确需出现饱和，会出现下降的现象。 上图中明显可以看出56层的网络比20层网络的训练效果要差，许多人第一反应就是过拟合，但事实并不如
ResNet系列模型：从入门到深度学习实践
weixin_34535286的博客
11-10 1870
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：ResNet系列是深度学习领域中使用的卷积神经网络模型，其创新性的“残差块”解决了深度神经网络训练的梯度消失问题。本压缩包提供ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101和ResNet152五种不同深度的预训练模型权重，适合不同计算资源和任务需求。这些模型在ImageNet数据集上训练，可用于迁移学习，提升...
resnet大纲资料.txt
04-15
深度学习技术自21世纪初以来迅猛发展，特别是在图像识别...总结而言，ResNet通过其创新的残差学习框架，成功解决了深度网络中的训练难题，极大地促进了深度学习技术的发展，并对后续的研究和工业应用产生了深远的影响。
resnet50迁移学习训练自己的垃圾分类数据集(python源码+项目说明).zip
03-15
【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设...resnet50迁移学习训练自己的垃圾分类数据集(python源码+项目说明).zip
ResNet论文资料共3个文档 1-原版论文pdf-2-中文翻译pdf-3-中英文翻译对照pdf.rar
06-13
ResNet是深度学习中非常经典的一个模型，全称是Residual Network。它通过引入残差连接（Residual Connection）来缓解深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络可以更深更容易训练。ResNet在ImageNet图像识别比赛中...
基于pytorch+Resnet50网络对皮肤病图片进行二分类源码++数据集+全部数据资料.zip
03-12
基于pytorch+Resnet50网络对皮肤病图片进行二分类源码+全部数据资料.zip数据集说明 数据集存放目录为： used_dataset , 共200张图片，标签为：benign(良性）、malignant(患病)。 基于pytorch+Resnet50网络对皮肤病...
深度学习（9）---ResNet详解
m0_62881487的博客
08-17 1810
5. ResNet后面跟的数字，如ResNet18、ResNet50、ResNet101等，代表的是该网络结构中特定层的总数，具体来说，这个数字通常指的是卷积层与全连接层的和，而不包括池化层、批量归一化（BN）层等其他类型的层。这些数字反映了网络的深度，即网络的复杂度。3. 解决上述问题（模型走偏）的方法：每一次增加函数复杂度之后的函数所覆盖的区域会包含原来函数所在的区域（嵌套函数（nested function）），只有当较复杂的函数包含复杂度较小的函数时，才能确保提高它的性能，如下图所示。
Python深度学习教程：ResNet
loop_syntax648的博客
09-25 214
残差连接允许信息在网络中直接跳过一些层，从而减少了信息的丢失和变形，使得网络更易于训练和优化。我们首先定义了ResNet的基本块和主体结构，然后创建了一个ResNet模型实例，并使用该模型进行训练和评估。ResNet的引入解决了深层网络训练中的梯度问题，使得我们能够更好地训练和优化深度神经网络。深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，而ResNet（Residual Network）是一种非常流行的深度神经网络结构，被广泛应用于图像分类、目标检测和图像分割等任务中。，并指定了每个残差块的重复次数。
计算机视觉与深度学习-经典网络解析-ResNet-[北邮鲁鹏]
m0_49683806的博客
09-18 623
ResNet（Residual Neural Network）是一种深度卷积神经网络模型，由Kaiming He等人在2015年提出。它的设计目的是解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，以便训练更深的网络。
深度学习：ResNet从理论到代码
Hanze的博客
12-25 1226
作者的思想是如果在一个浅层模型可以找到一个很好的结果，那么他的对应版本的深层网络也会很好，因为只需要在浅层网络后面加恒等映射就可以（就是浅层网络后面的层即使不干好事，但也不会变坏），可是优化器SGD很难做到恒等映射也就是不变的操作，于是就有了下面的ResNet。我们可以把残差结构看成一个集成网络，把它展开后，可以看成多个小的网络求和的结果，那么他的健壮性就很好，即使干掉其中一个，他也可以保持很好的效果。如上图所示，输入X，经过卷积层，ReLU激活得到F(X)，然后计算F(x)+x得到H(x)。
深度学习知识沉淀四——ResNet
AutumnorLiu的博客
10-16 1712
​ ResNet网络是在2015年由微软实验室何凯明等人提出的，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。各项名誉加身，引领了深度学习发展潮流。​ 在ResNet网络提出之前，传统的卷积神经网络都是通过将一系列卷积层与下采样层进行堆叠得到的。但是当堆叠到一定网络深度时，就会出现两个问题。1）梯度消失或梯度爆炸。2）退化问题(degradation problem)。
ResNet 经典网络详解：深度学习中的革命性突破（含代码）
最新发布
murphymeng2001的博客
03-10 6296
如果你对 ResNet 还有更深入的兴趣，可以尝试 ResNet-50、ResNet-101 这些更深层次的变体，或者结合 Transformer、注意力机制等技术进行优化！在深度学习的发展历程中，ResNet（残差网络）是一个重要的突破。它成功解决了深层神经网络训练中的梯度消失问题，使得深度模型能够达到更好的性能。ResNet-18 是深度学习领域中最经典的网络之一，尤其在图像分类任务上表现优异。为例，详细解析其网络结构、关键技术，并探讨其实际应用。，避免梯度消失，并帮助网络学习更深层次的特征。
resNet神经网络的学习
m0_68638250的博客
11-15 1575
resNet的个人学习
深度学习之Resnet详解|优快云创作打卡
tt丫的博客
01-18 7381
深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 目录 文章目录 一、提出原因 1、堆叠网络造成的问题 2、解决深度网络的退化问题 二、残差结构 三、Resnet网络结构 1.原理分析 2、结构分析 3、代码分析（内含分析和注释） 一、提出原因 1、堆叠网络造成的问题 传统的想法是如果我们堆叠很多很多层，或许能让网络变得更好。 然而现实却是：堆叠网络后网络难以收敛，而且梯度爆炸（梯度消失）在一开始就阻碍网络...
【深度学习】ResNet网络详解
1900的博客
10-16 2万+
ResNet
ResNet学习总结
奔跑的回锅肉の博客
07-17 610
前言 本篇博文记载了自己学习ResNet的过程。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、ResNet系列网络图 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import ssl ssl._create_.
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