ResNet笔记

最新推荐文章于 2022-10-15 17:38:52 发布
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分类专栏： 计算机视觉 深度学习 文章标签： ResNet Deep Learning 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_30159015/article/details/79724574
本文详细解析了ResNet中残差模块的定义，包括输入输出的关系以及ReLU激活层的应用。同时，介绍了两种ResNet设计，尤其是瓶颈设计（Bottleneck Design）在减少参数数量和训练时间上的优势。ResNet34采用常规设计，而更深的网络如ResNet101则采用瓶颈设计。文章还区分了两类building block，一类保持输入输出维度一致，另一类输出维度减半但特征图数量翻倍。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 残差指的是什么？
其中ResNet提出了两种mapping：一种是identity mapping，指的就是图1中”弯弯的曲线”，
另一种residual mapping，指的就是除了”弯弯的曲线“那部分，所以最后的输出是 y=F(x)+xy=F(x)+x
identity mapping顾名思义，就是指本身，也就是公式中的
x ，而residual mapping指的是“差”，也就是 y−xy−x ，所以残差指的就是
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ResNet学习笔记
hjhr2018的博客
07-23 883
设当前浅层网络的输出是x，学习目标是H(x)，则令新加入的层学习一个残差F(x) = H(x) - x，此时整个网络的输出就可以表示为F(x) + x，而网络的优化目标就 = F(x) = H(x) - x，即层学习输入与输出之间的差异。接下来的四个部分由3个，4个，6个和3个残差块组成，每个部分在结束时通过步幅为2的卷积减少特征图的大小。也就是说，有些特征可能会依赖于固定关系的隐含节点的共同作用，而通过Dropout的话，就有效地组织了某些特征在其他特征存在下才有效果的情况，增加了神经网络的鲁棒性。
李沐【动手学深度学习】29残差网络（ResNet）笔记
m0_46180925的博客
02-06 355
每个模块有4个卷积层（不包括1*1的卷积层）。加上第一个卷积层和最后一个全连接层，共有18层。因此，这种模型通常被称为ResNet-18。残差网络的核心思想是：每个复杂的网络模型都应该更容易地包含原始网络。使得深层网络更加容易训练。ResNet-18 架构。三、ResNet架构。
ResNet 笔记
ahxieqi的博客
10-14 170
2018 October 14 resnet ResNet 笔记 1. 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（shall...
ResNet论文笔记
qq_52038588的博客
10-15 359
resnet论文笔记
【ResNet】ResNet论文学习笔记
syh的技术记录
04-03 5670
文章目录0. 背景1. ResNet的大体思路2. ResNet效果3. 两个我还没弄明白的技术细节 最近一段时间在做毕设，整体节奏较为悠闲，毕设完成后也会分享在博客和我的网站。这两天比较闲，读了ResNet。 作为一名准研究生，我在看论文方面还存在相当多的不足。其实我一直不清楚自己要怎么去读一篇论文，是应该把里面的所有技术细节都完全弄明白，还是只去把握他的大体思想。我一直处于摇摆之中，有时候觉得需要把技术细节完全弄懂，这样心里才舒服；但这样做太费时间，有时候又感觉现阶段能做到把握论文的大体思想应该就够了，
CV08-ResNet笔记
01-06
一、为什么是ResNet 二、Residual Learning细节 2.1 shortcut计算 2.2 1×1卷积调整channel维度大小 2.3 ResNet层数 2.4 ResNet里的Basic Block 和 Bottleneck Block 2.5 Global Average Pooling 全局平均池化 2.6 ...
大模型ResNet学习笔记.md
08-21
### ResNet（Residual Networks）概述 ResNet是一种在计算机视觉任务中广泛应用的深度卷积神经网络。它通过引入残差连接（Residual Connections）来解决深层网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，使训练非常深的神经...
ResNet阅读笔记
lynne233
01-09 323
背景与问题 当前神经网络的训练存在两种问题：一是梯度爆炸和梯度消失，2二是随着网络深度的增加，准确率不会上升，并且可能会下降。下降并不是过拟合，而是因为层数的增多导致训练的准确率下降，训练的错误率本来就会很高。这就是深度网络的退化问题。下图演示了上述二所述的现象。 在如何解决这个问题上，作者考虑一个简单地事实，在浅层网络上增加深的层，这些层是浅层网络的恒等映射(identity mapping)...
ResNet 学习笔记
qq_35434360的博客
07-31 689
Abstract 开篇作者直入主题，讲述了文章的创新性是使用了残差学习网络结构。并且在ImageNet数据集比赛中，将残差网络做到了152层（是VGG网络的8倍）。在Cifar-10数据集上跑到了100层和1000层。作者还将数据集在COCO 物体识别数据集上进行了测试，提升了28%的输出效果。（这里面提到了特征表达的深度问题，比较关键） Introduction 网络深度其实是图像分类的一...
Resnet 学习笔记
weixin_44530058的博客
08-08 482
Resnet 学习笔记 1、引言 2015年，MSRA（微软亚洲研究院）何凯明团队的深度残差网络（Deep Residual Network）在Imagenet上取得冠军，可以说深度残差网络的提出是CNN图像史上的里程碑事件，Resnet的作者何凯明也因此获得了CVPR2016最佳论文奖。Resnet为什么这么强大，备受人们的青睐呢？因为它解决了深度CNN网络模型训练难的问题。我们知道2014年的VGG才19层，而15年的Resnet多达152层，这在网络深度上完全不是一个层次，我们可能会理所当然的认为Re
resnet学习笔记
草叶的博客
08-08 747
ResNet的残差结构 ResNet旨在解决网络层数加深之后训练难度增大的现象。提出了residual模块，包含两个3x3卷积和一个shortcut connection。shortcut connection可以有效的缓解反向传播时由于深度过深而导致的梯度消失现象，这使得网络加深之后性能不会变差。具有短路连接的ResNet可以看作是许多不同深度而共享参数的网络集成，网络的数目虽层数的增加而成指数增加。 ResNet的关键点 1.利用残差结构让网络更深、收敛速度更快、优化更容易，同时参数相对于之前的模型更
ResNet网络学习笔记。
m0_56064238的博客
09-15 896
接下来看一下什么是 residual 模块。下图中分别是34层的 ResNet 和50/101/152层的 ResNet 的 residual 结构。右边1×1的卷积核起到降维和升维的作用，同时可以减少网络的参数。在 ResNet34 的网络结构图中我们看到，有的残差结构用的实线，有的用的虚线。如下图所示，虚线的分支上通过1×1的卷积核进行了维度处理。在相加操作中，需要保持维度相同。以 ResNet 18/34 为例，左边输入和输出的维度都为[56,56,64]，因此可以直接进行相加操作。
ResNet网络结构笔记
最新发布
08-07
根据不同的深度，ResNet有多种变体，如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50、ResNet-101和ResNet-152。这些变体的主要区别在于网络的深度和每个残差块的结构。例如，ResNet-50、ResNet-101和ResNet-152使用了Bottleneck...
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