个人笔记Resnet残差网络

最新推荐文章于 2024-10-12 18:11:10 发布
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本文探讨了ResNet残差网络的设计理念，它借鉴了XGBOOST集成算法的思想，通过拟合网络残差来增强梯度传播，降低损失函数。这种策略类似于GBDT中的梯度提升过程，每轮迭代都是为了拟合损失函数在当前模型下的负梯度。

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Resnet残差网络：残差网络本质一种XGBOOST集成算法思想，让残差模块拟合网络残差，以此获得梯度增益效果，降低目标函数的值。《让损失函数沿着梯度方向的下降。这个就是gbdt 的 gb的核心了。 利用损失函数的负梯度在当前模型的值作为回归问题提升树算法中的残差的近似值去拟合一个回归树。gbdt 每轮迭代的时候，都去拟合损失函数在当前模型下的负梯度》

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【softmax分类】基于梯度下降softmax回归实现minist数据分类matlab代码
qq_59747472的博客
12-25 416
1 简介 随着科学技术的不断更新发展,人们在工作生活中越来越依赖计算机.人们希望把传统手写办公和计算机办公有机结合起来.为解决这一问题,手写数字识别为大家提供了一个新方向.高精确度和高效率办公与学习是人们日常工作生活中孜孜不倦追求的目标.随着网络信息技术的不断发展,深度学习逐渐被大家熟悉及利用,其中卷积神经网络在一系列计算机领域中取得了突破性进展.然而,手写数字识别由于其自身特点和复杂性,无论在技术领域还是在应用领域,仍然存在很大的发展空间.通过Softmax函数进行minist数据分类​。 2 部分代
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sujixian1995的博客
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神经网络的损失函数
myc的博客
10-22 2万+
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【TCN分类】基于双向时间卷积神经网络BiTCN实现故障诊断附matlab代码
qq_59747472的博客
04-29 1023
故障诊断是工业领域的重要任务，旨在及时发现设备故障，避免生产事故和经济损失。近年来，深度学习在故障诊断领域取得了显著成果，特别是时间序列数据的处理能力得到提升。本文提出了一种基于双向时间卷积神经网络（BiTCN）的故障诊断方法，该方法能够同时提取故障信号的前向和后向特征，提高故障诊断的准确率和鲁棒性。
【地震】基于使用当地地震的应变率波场完成 FK 日冕重缩放附matlab代码
qq_59747472的博客
05-27 751
日冕重缩放 (FK) 是一种常用的地震数据处理技术，它可以用来补偿地震数据中的时间延迟，从而提高地震资料的质量。传统的 FK 日冕重缩放方法通常使用一个固定的速度模型来完成，这会导致在速度模型存在误差的情况下，重缩放结果存在偏差。为了解决这个问题，近年来，基于当地地震的应变率波场完成 FK 日冕重缩放的方法得到了广泛的应用。本文将详细介绍这种方法的原理、优势以及应用案例。方法原理。
残差灰色模型matlab代码
05-12
参考参考，希望大家多多参考参考。欢迎指正，谢谢了
ResNet（残差网络）本文章为个人笔记，所有内容皆非原创，仅供参考
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2301_80750681的博客
10-12 1938
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03-07
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雷恩Layne
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李沐【动手学深度学习】29残差网络（ResNet）笔记
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前面我们对常用的经典网络进行了介绍，可以查看前面文章：浅入浅出TensorFlow 6 - 实现经典网络        随着网络越来越深，大家发现，仅仅靠 BN、ReLU、DropOut 等 Trick无法解决收敛问题，相反，网络的加深带来参数的增加。        基于之前的实践经验，我们知道：网络并不是越深越好，一方面过多的参数容易导致过拟合（当然样本足够多可以一定程度上解决这个问题）；另
从零开始：CNN-XGBOOST带你洞悉比亚迪股价走势
weixin_74241638的博客
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我希望通过分享一下用机器学习比亚迪股票预测项目，帮助一些刚刚入门和对股票预测感兴趣的友友有一个好的开始
MATLAB数学建模经典之残差和DW
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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
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