个人笔记Resnet残差网络

最新推荐文章于 2024-11-08 18:38:16 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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残差网络（ResNet）
sujixian1995的博客
09-24 503
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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。
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qq_59747472的博客
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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
2301_80750681的博客
10-12 1938
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03-07
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科研汪小陈的主页：https://chensuzeyu.github.io
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雷恩Layne
08-28 1万+
前言 ResNet（Residual Network， ResNet）是微软团队开发的网络，它的特征在于具有比以前的网络更深的结构，在2015年的ILSVRC大赛中获得分类任务的第1名。 网络的深度对于学习表达能力更强的特征至关重要的。CNN能够提取low/mid/high-level的特征，网络的层数越多，意味着能够提取到不同level的特征越丰富。并且，越深的网络提取的特征越抽象，越具有语义信息，特征的表示能力就越强。 但是，随着网络深度的增加，所带来的的问题也是显而易见的，主要有以下几个方面： 增加
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