论文解析之 Wide Residual Networks

最新推荐文章于 2024-11-21 14:41:43 发布
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分类专栏： 深度学习 深度学习' 网络结构 网络模型
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangkun1340378/article/details/78474757
本文深入解析了Wide Residual Networks (WRN) 论文，探讨了在网络深度和宽度之间寻求平衡的重要性。作者通过实验发现，增加宽度而非深度同样可以提升网络性能，并且在保持相似参数量的情况下，WRN的训练速度比ResNet快8倍。这为神经网络设计提供了新的思考方向。

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

论文名： Wide Residual Networks

code:   https://github.com/szagoruyko/wide-residual-networks


引言： 随着研究的深入，如今的神经网络发展趋向于更深，更瘦，作者提出一个疑问，神经网络是否越瘦越深则结果越好？ 还是说只要能保证参数的数量，训练一个更胖更浅的网络 是否可行？


网络结构：


其中，a和b都是何开明的残差网络中所应用的结构，，且b比a更节省计算时间与计算开销，但是作者想研究宽度对神经网络结果的影响，于是采取了结构a进行试验。


如何简单的提升残差模块的表达能力，作者提出了3个方法：

1.加层，更多

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论文笔记 | Wide Residual Networks
bea_tree的博客
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AuthorsSergey Zagoruyko Nikos Komodakis Sergey ZagoruykoAbstract网络不断向更深发展，但是有时候为了得到少量的accuracy的增加，却需要将网络层数翻倍，也会减少feature的reuse，降低训练速度。作者提出了wide residual network，16层的表现就比之前的ResNet效果要好。1 Introductio
Wide Residual Networks论文记录
XiaoTaiYang6的博客
10-28 662
简介 随着深度神经网络的不断发展，网络的层数也在不断加深，每提高一个百分点精度是一小部分都要花费几乎两倍的层数，较深层的网络模型中只有部分模块具有很好的表征能力，非常深的剩余网络会减少特征重用，使得网络训练的特别慢。所以对ResNet块进行了研究，提出了减小残差网络的深度，增大残差网络的宽度的新结构（WRN宽剩余网络）。深度网络具有优越性，然而会在训练中存在一些看你，比如爆炸/梯度消失和退化。后续...
Wide Residual Networks
LYKymy的博客
09-21 1374
Abstract 深残留网络被证明能够扩展到数千层，并且仍然具有改进的性能。然而，每提高1%的精度，就要花费将近两倍的层数，因此训练非常深的剩余网络就有一个减少特征重用的问题，这使得这些网络训练非常缓慢。为了解决这些问题，本文对resnet块的结构进行了详细的实验研究，在此基础上提出了一种新的结构，该结构减少了剩余网络的深度，增加了剩余网络的宽度。我们称所得的网络结构为宽剩余网络（WRNs），并...
【WRNs】《Wide Residual Networks》
bryant_meng
07-13 957
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PyTorch实现高效内存占用的WideResNets
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resnet 和wide resnet有什么本质的区别，请给我详细的使用代码进行对比，进行解析，告诉我每个模块的作用
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08-12
注意：我们将参考PyTorch官方实现风格，并参考引用[1]中的预激活结构（Pre-activation）进行说明（但实际Wide ResNet原始论文使用的是类似原始ResNet的激活顺序，即后激活。不过，为了统一，我们这里采用预激活结构...
Residual Network Research: Wide Residual Networks
zh20166666的博客
11-14 830
WRNs:Wide Residual Networks Abstract 深度残差网络能够让我们将神经网络的层数增加到几千层仍然能够获得性能的提升。但是，准确率每提升一个百分点网络的层数几乎要增加一倍，因此训练非常深的残差网络存在降低特征重用的问题，这使得这些网络训练的很慢。为了解决这个问题，作者在这篇文章中做了很多对比实验来研究ResNet block的结构，然后提出了一种新的结构，在这种结构下...
Wide Residual Networks.pdf
03-29
Deep residual networks were shown to be able to scale up to thousands of layers and still have improving performance. However, each fraction of a percent of improved accuracy costs nearly doubling the number of layers, and so training very deep residual networks has a problem of diminishing feature reuse, which makes these networks very slow to train. To tackle these problems, in this paper we conduct a detailed experimental study on the architecture of ResNet blocks, based on which we propose a novel architecture where we decrease depth and increase width of residual networks. We call the resulting network structures wide residual networks (WRNs) and show that these are far superior over their commonly used thin and very deep counterparts. For example, we demonstrate that even a simple 16-layer-deep wide residual network outperforms in accuracy and efficiency all previous deep residual networks, including thousand-layerdeep networks, achieving new state-of-the-art results on CIFAR, SVHN, COCO, and significant improvements on ImageNet.
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炼丹师
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论文地址：Wide Residual Networks 这是一篇ResNet的改进版 在之前ResNet的改进上都是对depth做改进，或者是block里边BN-CONV-RELU的顺序做改进，本文是对block的width做改进，也就是block中conv channel的数量 图1中a：普通的basic block 图1中b：bottleneck 就是使用1*1卷积进行降维之...
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目标检测R-CNN论文大纲主要思想神经网络结构重要的数学公式重要观点参考文献 论文大纲 标题：wide residual networks 1introduction 2wide residual networks 2.1type of convolutions in residual block 2.2number of convolutional layers per residual blo...
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