【深度学习论文】ResNet

最新推荐文章于 2024-08-01 09:00:01 发布
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ResNet导读

深度神经网络不是越深越好

当深度神经网络特别深的时候，识别的错误率反而可能更高，如论文中所示，56层的神经网络识别的训练和测试阶段的错误率反而比20层的要高。
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改造VGG19

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基本Block

如上图所示，分别为VGG-19,34层返照VGG的结构，加入block之后结构。
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最重要的公式

Block如上图所示，是将输入之前的神经网络和经过两个卷积的神经网络进行了相加。
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其计算公式如上图所示，其中Ws是用来调节维度用。

对比实验结果

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可以看到上图右图中加入block的深度残差网络效果明显提升。

深度残差网络（ResNet）浅析
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深度残差网络是2015年提出的深度卷积网络，一经出世，便在ImageNet中斩获图像分类、检测、定位三项的冠军。 我们都知道增加网络的宽度和深度可以很好的提高网络的性能，深的网络一般都比浅的的网络效果好，比如说一个深的网络A和一个浅的网络B，那A的性能至少都能跟B一样，为什么呢？因为就算我们把A的网络参数全部迁移到B的前面几层，而B后面的层只是做一个等价的映射，就达到了A网络的一样的效果。一个比
深度学习领域具有如Resnet等代表性的论文
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深度学习领域有许多具有代表性的论文，这些论文在图像分类、目标检测、自然语言处理等领域取得了显著的进展。以下是一些重要的、具有里程碑意义的论文，它们不仅推动了深度学习技术的发展，还在各自领域内设立了新的基准。
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翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation Deep Residual Learning for Image Recognition 摘要 更深的神经网络更难训练。我们提出了一种残差学习框架来减轻网络训练，这些网络比以前使用的网络更深。我们明确地将层变为学习关于层输入的残差函数，而不是学习未...
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适合人群：计算机视觉研究者、从事深度学习尤其是图像识别方向的专业技术人员和学生。 使用场景及目标：理解和实现深度残差网络，以应对复杂图像分类任务，提高目标检测模型精度，研究改进深层神经网络中存在的退化...
基于深度学习resnet50的垃圾图像识别 完整代码+数据 毕业设计 可直接运行
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文件夹theory记录了我在本次深度学习中收获的笔记，与模型训练的控制台打印信息 迁移学习需要的初始权重与模型定义文件resnet50.py放在model下 训练运行trainNet.py，训练结束会创建models文件夹，并将结果权重gar
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何凯明等人在2015年的”Deep Residual Learning for Image Recognition”这篇论文中提出了Resnet网络架构，是CNN图像领域一个重要的里程碑，后续多年直至如今在图像分类领域仍然有超过半数的网络使用着Resnet或其变种。Resnet提出了一种残差块结构，解决了在深度神经网络中由于梯度消失或梯度爆炸导致的网络难以训练的问题，以及更深的层次反而导致网络性能下降问题 深度神经网络的训练问题 梯度爆炸和梯度消失 深度神经网络可以设置很深的层次结构，深层结构可以得到
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首先写了写作的背景，指出当前领域面临的问题，第二句话提出了解决方案残差学习框架和目的，后面是细节的展开和比赛取的成绩为了深层网络不差于浅层网络，让后面的层学习恒等变换，我们希望深层比浅层网络多出来的层数学习的函数y=x，也就是这些层没有起到任何的作用，这样深层网络至少和浅层网络一样好。算法用论文的图2表示，论文核心的思想框架x输入象征浅层网络输出，下面视作深层网络，浅层网络输出添加一条路径连接深层网络输出，这样多出来的这些层学习的是y-x，学习的是残差，这样比直接去学y容易学如果浅层网络足够的话。.....
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m0_59787404的博客
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### 关于ResNet架构的研究论文PDF 对于寻找有关ResNet架构的研究论文PDF，可以从多个资源获取。一篇重要的论文是《Deep Residual Learning for Image Recognition》，这篇论文由Kaiming He等人撰写，首次引入了残差网络(ResNet)的概念[^1]。 #### 获取途径 - **官方出版平台**：许多学术论文可以在出版社官方网站找到免费或付费版本。例如，上述提到的ResNet论文最初发表在IEEE Xplore和arXiv上。 - **预印本服务器**：像arXiv这样的在线存储库提供了大量尚未经过同行评审的手稿访问权限。用户可以直接在其网站搜索栏输入“Deep Residual Learning for Image Recognition”，通常能找到对应的PDF文件链接[^2]。 - **Google Scholar**：这是一个广泛使用的搜索引擎，专门用于查找科学文献。在这里可以通过关键词检索到目标文章的不同版本及其下载选项。 - **大学图书馆数据库**：如果隶属于某教育机构，则可能拥有更多渠道来合法地获取这些资料。很多高校订阅了大量的电子期刊服务，允许师生便捷查阅最新的研究成果。 另外值得注意的是，在作者后续的工作——即《Identity Mappings in Deep Residual Networks》中也探讨了更深层次网络中存在的退化现象以及如何解决这一挑战的方法。此篇文章同样值得阅读以全面理解ResNet的设计理念与发展历程。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_paper(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') # Example of finding a link to the PDF within an arXiv page. pdf_link = None for a_tag in soup.find_all('a'): href = a_tag.get('href', '') if '.pdf' in href.lower(): pdf_link = href break return pdf_link # Replace this URL with actual URLs from sources like arXiv or other repositories where you can find the papers mentioned above. example_arxiv_url = "https://arxiv.org/abs/1512.03385" print(fetch_paper(example_arxiv_url)) ```
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