ResNet

原创 已于 2024-01-25 19:58:17 修改 · 405 阅读 · 10 ·
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#人工智能

于 2024-01-03 20:10:34 首次发布

并不是层数越多，训练效果就越好。层数越多，计算量过大，超出承受程度。

ResNet模块中增加了快捷连接分支，平衡线性转换和非线性转换。

Resnet
sdw8855的博客
08-24 2839
Resnet50 ResNet50有两个基本的块，分别名为Conv Block和Identity Block，其中Conv Block输入和输出的维度是不一样的，所以不能连续串联，它的作用是改变网络的维度；Identity Block输入维度和输出维度相同，可以串联，用于加深网络的。 Conv Block的结构如下： Identity Block的结构如下： 这两个都是残差网络结构。 总的网络结构如下： ResNet50模型的完整的结构图如下： ...
ResNet算法
2401_84095018的博客
07-23 1699
ResNet算法详解
RESNET
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07-30 1130
resnet论文复现
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05-09 3530
ResNet（Residual Neural Network）是2015年由Kaiming He等人提出的革命性深度神经网络架构，在ImageNet竞赛中以3.57%的错误率夺冠，并深刻影响了深度学习的发展方向。
【深度学习】ResNet网络讲解
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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。
深入浅出理解ResNet网络模型+PyTorch实现
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11-08 7587
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ResNet原理
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这篇文章是关于ResNet的一些笔记
经典网络ResNet介绍
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经典网络ResNet(Residual Networks)由Kaiming He等人于2015年提出，论文名为《Deep Residual Learning for Image Recognition》，论文见：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf ResNet要解决的是深度神经网络的”退化(degradation)”问题，即使用浅层直接堆叠成深层网络，不仅难以利用深层网络强大的特征提取能力，而且准确率会下降，这个退化不是由于过拟合引起的。 ResNet也称为残差网络
Resnet模型详解
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08-24 1万+
Resnet是一种深度神经网络架构，被广泛用于计算机视觉任务，特别是图像分类。它是由微软研究院的研究员于2015年提出的，是深度学习领域的重要里程碑之一。
resnet152.tv_in1k-resnet
04-01
标题中提到的"resnet152.tv_in1k-resnet"，结合描述信息，表明这个压缩包是关于深度学习模型ResNet152的一个版本。ResNet152是深度残差网络（Residual Networks）的152层版本，这是一种广泛应用于图像识别和分类任务...
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resnet-使用resnet+SVM实现乳腺癌检测-算法.zip
03-08
在本文中，我们将深入探讨如何使用ResNet（深度残差网络）与支持向量机（SVM）结合来实现乳腺癌的检测。乳腺癌是一种全球范围内威胁女性健康的常见恶性肿瘤，早期检测对于提高治愈率至关重要。ResNet是深度学习领域...
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图像识别项目：resnet系列网络(resnet18、resnet50等)实现的迁移学习、图像识别项目：39种植物病害图像分类
12-10
代码主干网络采用resnet家族系列，包括resnet18、resnet34、resnet50、resnet101、resnet152等模型。训练的时候是否需要载入官方在imageNet数据集上的预训练权重或者仅仅训练分类输出层，只需要更改pretrained和...
C#平台下Resnet18模型的训练和推理
10-18
其中，Resnet18作为一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，在图像识别等任务上表现出了优越的性能。然而，大部分的深度学习训练和推理工作往往依赖于Python语言结合TensorFlow或PyTorch等框架来完成。但是，对于希望在...
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resnet-使用resnet实现CIFAR10分类-算法实现.zip
03-08
3. **深度选择**：ResNet有多个版本，如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50、ResNet-101和ResNet-152，它们的区别在于网络的深度，即残差块的数量。更深层次的ResNet可以捕获更复杂的图像特征，但可能会增加计算成本和...
Math - 中心化，标准化和归一化
guoqx的专栏
12-30 869
摘要：归一化是将数据转换为统一尺度的处理方法，消除量纲差异，便于比较与分析。常见方法包括Min-Max缩放（线性映射到固定区间）和Z-score标准化（均值0，标准差1）。Min-Max适用于需要固定范围的情况，但对异常值敏感；Z-score适用于单位不同或存在离群值的场景。归一化在数据分析、信号处理和机器学习中广泛应用，需根据数据分布和算法需求选择合适方法，并注意保存参数以确保一致性。流程包括数据清洗、方法选择、拟合转换和效果评估。
人工智能基础篇：概念性名词浅谈（第十五讲）
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12-31 904
本文介绍了两种改进的自编码器模型。正则自编码器通过在损失函数中添加正则化项，实现了对稀疏表示、噪声鲁棒性等特性的学习，突破了传统自编码器的容量限制。随机编码器则通过向编解码器注入噪声，形成生成模型架构，其训练目标是最小化输入与重构间的负对数似然。文章还特别介绍了针对矩阵数据的改进版本MRAE及其在异常检测中的应用。这些模型通过不同的正则化机制，有效提升了自编码器的特征学习能力。
2025年终总结
最新发布
李梨同学的博客
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以往，想把一个产品从想法变成现实，往往离不开一整条由“螺丝钉”拼出来的流水线：需求评审、产品对接、研发排期、测试上线，每一步都要仰赖他人的时间与资源。我试图推倒技术的高墙，用通俗有趣的语言，把晦涩的AI原理“翻译”给更多人听。这条路注定充满了不确定性。正是这风暴般的时代，打破了旧有的壁垒，赋予了像我这样曾经“不务正业”的个体前所未有的杠杆。这一年，我拒绝做一个默默敲代码的“独行侠”，决定走出去，构建自己的知识品牌。三年后再次站在时间的节点回望，这一年于我而言，是从“被浪推着走”到“学会造浪”的转折点。
6神经网络框架
疯帽子的博客，满脑子都是些“为什么乌鸦像写字台”的问题
12-27 1951
本文系统介绍了神经网络的基本框架和发展过程。首先指出线性模型的局限性，说明其无法拟合复杂非线性关系。接着引入分段线性曲线和Sigmoid函数，通过参数调节实现曲线拟合。随后详细阐述了神经网络的构建过程：从单输入扩展到多特征输入，引入矩阵运算简化表达式，并说明激活函数的作用。最后介绍深度学习中ReLU激活函数的优势，其简单计算特性可有效组合成复杂曲线。全文通过数学公式和图示相结合，清晰展现了神经网络从线性模型到深度学习框架的演进逻辑。
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