深度学习的卷积残差网络（五）

最新推荐文章于 2023-06-10 14:05:07 发布
原创 最新推荐文章于 2023-06-10 14:05:07 发布 · 599 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #人工智能 #机器学习

残差网络（ResNet）是为解决深度神经网络训练中的梯度消失和退化问题而提出的。其核心思想是通过引入残差块，使得网络能够更容易优化深层结构。在ResNet中，如果添加的残差层没有提升性能，网络会通过学习将这些层的权重设为0，从而避免负面影响。这种机制确保了网络只保留对训练有益的部分，提高整体性能。

解释

卷积中，通常网络的深度越深越好，但训练过程中有的卷积层可能训练效果不好，会产生负面的影响，所以引入残差网络，resnet

在这里插入图片描述
原理
在这里插入图片描述

  • 在残差网络后计算没加入和加入的loss值，如果加入了两层残差网络效果变差，设置权重参数为0 ，否则加入网络层

效果

  • 无论好与坏，只取好的层，不好的舍弃，设置为0
    在这里插入图片描述
Resnet残差网络——笔记
weixin_45942265的博客
04-20 2457
Resnet残差学习网络结构不同模型对比使用Tensorflow实现残差网络ResNet-50model数据目标实现 VGGNet和GoogLeNet等网络都表明有足够的深度是模型表现良好的前提，但是在网络深度增加到一定程度时，更深的网络意味着更高的训练误差。误差升高的原因是网络越深，梯度弥散[还有梯度爆炸的可能性]的现象就越明显，所以在后向传播的时候，无法有效的把梯度更新到前面的网络层，靠前的网络层参数无法更新，导致训练和测试效果变差。所以ResNet面临的问题是怎样在增加网络深度的情况下有可以有效解决梯
机器视觉笔记3——卷积残差及代码实现
GavinChan
02-24 2889
YOLOv3的改进，是在YOLOv1、v2基础上引入了残差连接（Residual Connections）作为其主干网络即backboneDarknet-53（53层的深度卷积神经网络，包含多个残差模块）。
对于ResNet残差网络的理解和思考
ddzr972435946的博客
06-28 2336
增加网络层数却导致更大的误差， 如下图。 这种deep plain net收敛率十分低下。原因：观察这张图可以看出，训练过程中两者的下降模式是差不多的，只不过56-layer的图像更“高”。也就是起点不好：初始化的时候，他需要生成56层随机数，结果能好吗？之所以这样能解决退化问题，我认为是，跨层连接降低了被跨层的重要性。深度可以提高准确率，却降低了泛化能力。使用更多的卷积核，降低深度，泛化会更好？...
残差网络
shuijinghua的博客
04-11 1274
参考网址：http://www.likecs.com/show-32693.html 1. 什么是残差（residual）？ 　　“残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。”“如果回归模型正确的话， 我们可以将残差看作误差的观测值。” 　　更准确地，假设我们想要找一个 x，使得 f(x) = b，给定一个 x的估计值 ，残差（residual）就是，同时，误差就是。 ...
论文笔记：残差神经网络(ResNet v1)
hongbin_xu的博客
10-03 1万+
ResNet v1 1、四个问题 要解决什么问题？/ 用了什么办法解决？ 理论上来说，深层网络的效果至少不会比浅层网络差。 对于浅层网络A，深层网络B，假设B的前面部分与A完全相同，后面部分都是恒等映射，这样B至少也会与A性能相同，不会更差。 在深层网络中存在梯度消失/梯度爆炸（vanishing/exploding gradients）。 归一初始化（normalized init...
深度学习中卷积和池化的一些总结
热门推荐
silence1214的专栏
09-18 5万+
最近完成了hinton的深度学习课程的卷积和池化的这一章节了，马上就要结束了。这个课程的作业我写的最有感受，待我慢慢说来。 1：里面有几个理解起来的难点，一个是卷积，可以这么来理解。 这幅图是对一个5*5的矩阵A进行3*3的矩阵B的卷积，那么就从最上角到右下角，生成卷积之后的矩阵的大小是(5-3+1)*(5-3+1)的矩阵，生成之后的矩阵的元素值，是之前的两个矩阵对应元素的乘积之和，这
深度学习模型结构的各种操作（卷积、池化等）
qq_39789205的博客
08-08 152
积累深度学习模型结构的一些操作
深度估计-基于Pytorch+全卷积残差网络实现单目深度估计-优质项目实战.zip
10-17
然而，通过深度学习，尤其是利用全卷积残差网络，可以在很大程度上解决这一问题。 本压缩包文件名为“深度估计_基于Pytorch+全卷积残差网络实现单目深度估计_优质项目实战”，内容可能包括了该项目的完整代码、数据...
深度学习之残差网络原理深度刨析 深度学习原理.pdf
04-13
"深度学习之残差网络原理深度刨析" 深度学习中，残差网络是指一种特殊的神经网络结构，它可以有效地解决深度学习中出现的梯度消失和网络退化问题。 深度学习之残差网络的原理可以从两个方面来理解：第一，为什么...
深度学习卷积神经网络与循环神经网络的结构及应用详解：从基础概念到股票预测系统设计卷积神经网络
最新发布
05-20
内容概要：本文档详细介绍了卷积神经网络（CNN）及其在深度学习中的应用，从深度学习的概念出发，对比传统BP算法，强调了深度学习自动提取特征的能力。接着深入讲解了CNN的结构，包括卷积层、池化层、全连接层等基本...
深度学习之残差网络(Resnet)
一去不复返的通信er
07-04 978
  随着神经网络层数的不断增加，模型精度不断得到提升。但随着网络深度的加深，梯度消失、梯度爆炸问题十分明显，网络甚至出现了退化，训练精度和测试精度迅速下降。   那么，如何又能加深网络层数、又能解决梯度消失问题、又能提升模型精度呢？ 残差结构   将靠前若干层的某一层数据输出直接跳过多层引入到后面数据层的输入部分。意味着后面的特征层的内容会有一部分由其前面的某一层线性贡献。 两个基本块 一、Conv block   Conv Block输入和输出的维度（通道数）是不一样的，所以不能连续串联。 二、Ide
ResNet学习笔记
飞的博客
07-08 898
ResNet介绍 简介 VGG网络试着探寻了一下深度学习网络的深度究竟可以深几许以能持续地提高分类准确率。我们的一般印象当中，深度学习愈是深（复杂，参数多）愈是有着更强的表达能力。凭着这一基本准则CNN分类网络自Alexnet的7层发展到了VGG的16乃至19层，后来更有了Googlenet的22层。可后来我们发现深度CNN网络达到一定深度后再一味地增加层数并不能带来进一步地分类性能提高，反而会招...
深度学习模型tensor维度对不上怎么办
深圳实习已跑路
11-30 5867
深度学习模型tensor维度对不上是一个非常常见且有时比较难排查的现象。之所以难排查是因为报错信息和真实的错误原因之间的联系往往并不紧密，很难仅仅从PyTorch给出的数字上的信息判断错误在何处。 笔者在一个训练好的模型上测试单个样本时出现了这个问题，一度排查了图片读取、图片通道数等问题，最后发现原因在于forward部分的代码是针对batch编写的，所以输入的格式是四维的BxCxHxW，而测试单个样本时输入是三维的，所以只需要一行img=img.unsqueeze(0)就解决了这个浪费了一上午 + 一下午
深度学习----CNN模型学习之ResNet（残差）网络
樱花落瓣
08-08 1万+
1. 思想 2. 问题来源 网络的深度为什么重要？ 为什么不能简单地增加网络层数？ 怎么解决退化问题？ 其他的参考解释 3、原理解释 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf 1. 思想 作者根据输入将层表示为学习残差函数。实验表明，残差网络更容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。 核心是解决...
残差网络（RESNET）
dujuancao11的博客
09-16 5769
《动手学深度学习pytorch》部分学习笔记，仅用作自己复习。 残差网络（RESNET） 对神经网络模型添加新的层，充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差？理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的⼦空间。也就是说，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射 ，新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而在实践中，添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利用批量归一化带来的数值稳定性使训练深层模型更加容易，该问题仍然存在。针对这一问.
神经网络加上注意力机制，精度反而下降？
小白学视觉
06-10 3640
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达编者荐语CNN模型，二分类问题，2层卷积层，加上CBAM之后，模型精度反而不如不加（已排除过拟合和欠拟合）。不知道为什么会出现这个问题？转载自丨计算机视觉CV整理自丨知乎回答1添加注意力不起作用无外乎两个原因，一是代码错误，二是注意力不适合。代码错误就不说了，需要注意激活函数，残差连接等。而注意力不适合，需要明白：（1）注意力...
卷积神经网络CNN实战3
leva的博客
08-10 633
卷积神经网络-ReLU Layer 将卷积层的输出结果做一次非线性的映射， 也就是做一次“激活” 常用非线性映射函数 Sigmoid(S形函数) Tanh(双曲正切,双S形函数) ReLU Leaky ReLU ELU Maxout Sigmoid激活函数 优点：取值范围(0~1)、简单、容易理解 缺点： 容易饱和和终止梯度传递(“死神经元”)； sigmoid函数的输出没有0中心化。 Tanh激活函数 优点：取值范围(-1~1)、易理解、0中心化 缺点： 容易饱和和终止梯度传递(“死神经元”)。
多层神经网络 —— Sequential模型
xuechanba的博客
05-25 3万+
前一节介绍说， 这里主要介绍 tf.keras 中的 Sequential 模型。 Sequential 是 Keras 中的一种神经网络框架，可以被认为是一个容器，其中封装了神经网络的结构。Sequential 模型只有一组输入和一组输出。各层之间按照先后顺序进行堆叠。前面一层的输出就是后面一次的输入。通过不同层的堆叠，构建出神经网络。 1、建立 Sequential 模型 model = tf.keras.Sequential() 这条语句表示建立了一个 Sequential 模型，并给它取了一个名
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

东哥aigc

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值