【网络结构】Deep Residual Learning for Image Recognition（ResNet） 论文解析

最新推荐文章于 2024-03-21 20:25:47 发布
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【网络结构】Deep Residual Learning for Image Recognition（ResNet） 论文解析

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0. 论文链接

ResNet

1. 概述

  从AlexNet出现后，后面的模型包括VGG，GoogLe-Net等都是想办法让网络边更宽更深，因为大量的实验证明网络更深更宽它的性能会更好。比较容易想到的是一味的增加深度会使得梯度爆炸/消失，但这问题在很大程度上使用标准化初始赋值跟中间层（BN）解决。但经过实验发现，如果一味的堆叠层数，性能反而会更差（无论在训练集还是测

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04论文笔记《Deep Residual Learning for Image Recognition》
Lazyinit的博客
11-11 545
《Deep Residual Learning for Image Recognition》 基于残差学习的图像识别 作者：Kaiming He、Xiangyu Zhang、Shaoqing Ren、Jian Sun 【成绩】 ResNet——MSRA何凯明团队的Residual Networks，2015年，在ImageNet的classification、detection、local...
论文精读——ResNet （Deep Residual Learning for Image Recognition）残差网络
qq_46555222的博客
07-17 3731
分别进行不同深度网络的训练和测试发现更深层的网络更易出现精度饱和后迅速降级的现象，我们称这种现象为——**退化**，并且发现退化产生的原因不是过度拟合，**而是层数变多引起的训练误差更高，随之测试误差也会更高**。
论文笔记: 网络结构_Deep Residual Learning for Image Recognition
Wangpeiyi9979的博客
08-04 559
前言 学习cs231n时接触到这篇文章，这篇文章提出了ResNet，ResNet可以说是深度学习史上的一个里程碑，具有很高的价值，因此打算好好理解以下ResNet的思想和方法。 问答总结 文章目录一、文章信息 一、文章信息 作者: 何凯明 发表: CVPR 2016 价值: CVPR 2016 Best Paper 论文方法横扫ImageNet和COCO各大任务。 ...
论文笔记：Deep Residual Learning for Image Recognition（ResNet）
upup
06-09 7180
一、基本信息 标题：Deep Residual Learning for Image Recognition 时间：2015 第一作者：Kaiming He 论文领域：深度学习、计算机视觉、CNN 引用格式：He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep residual learning for image recognition[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognit
论文笔记12 -- （ResNet）Deep Residual Learning for Image Recognition
对角巷
01-24 916
论文：《Deep Residual Learning for Image Recognition》 https://arxiv.org/abs/1512.03385 https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks Abstract 更深的神经网络往往更难以训练，我们在此提出一个残差学习的框架，以减轻网络的训练负担，这是个比以往的网络要深的多...
Deep Residual Learning for Image Recognition（ResNet）阅读笔记
LiuYY的博客
06-30 546
原文链接 译文链接 Deep Residual Learning for Image Recognition（ResNet）理解一、解决问题二、解决方法三、效果参考Recognition（ResNet）理解 一、解决问题 退化问题：随着网络深度的增加，准确率达到饱和然后迅速退化。即网络达到一定层数后继续加深模型会导致模型表现下降。 意外的是，这种退化并不是由过拟合造成的，也不是由梯度消失和爆炸造成...
Deep Residual Learning for Image Recognition.pdf
最新发布
11-19
这种设计允许优化过程更直接地校正网络中的误差，从而使得网络能够通过构建更深的结构来提高识别精度。 深度残差网络（ResNet）由Kaiming He、Xiangyu Zhang、Shaoqing Ren和Jian Sun等人在微软研究院提出，他们...
Deep Residual Learning for Image Recognition
08-06
接着，论文中详细阐述了如何构建一个深度残差网络（Residual Network，简称ResNet）。对于网络的每一层，通过引入“跳跃连接”（Skip Connections）或者说“快捷连接”（Shortcut Connections），使得网络能够在学习...
ResNet《Deep Residual Learning for Image Recognition》
985小菜鸡
03-21 1731
残差连接最核心的地方是就是说 resnet 是结合了和是那些跳过一个或多个层的连接。在本文中，只是执行，其输出被添加到堆叠层的输出中。连接既不增加额外的参数，也不增加计算复杂度。整个网络仍然可以通过反向传播的SGD进行端到端训练。下面这个残差块中，旁边的分支首先是一个，而在这个之上，执行了将输入恒等映射到输出端，并与进行相加。
论文阅读004-ResNet-Deep Residual Learning for Image Recognition
半夜萤火虫的博客
07-10 352
首先通过卷积神经网络by吴恩达所简要介绍的ResNet来说明该论文的重点。
论文解读《Deep Resdual Learning for Image Recognition》
weixin_30362801的博客
08-17 149
总的来说这篇论文提出了ResNet架构，让训练非常深的神经网络(NN)成为了可能。 什么是残差？ “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xx，使得f(x)=bf(x)=b，给定一个xx的估计值x0x0，残差（residual）就是b−f(x0)b−f(x0)...
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...
resnet 残差网络（翻译）
cztAI的博客
06-06 1112
摘要 更深的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架，以简化比以前使用的网络更深入的网络训练。我们明确地将层重构为参考层输入的学习残差函数，而不是学习未参考的函数。我们提供了全面的经验证据，表明这些残差网络更容易优化，而且可以从相当大的深度提高精度。在ImageNet数据集上，我们评估了深度高达152层的残差网——比VGG网深8倍[41]，但复杂性仍然较低。这些残差网络的集合在ImageNet测试集上实现了3.57%的误差。该结果在ILSVRC 2015分类任务中获得第一名。我们还对100层和1000层
Deep Residual Learning for Image Recognition（译）
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小时候贼聪明
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仅供参考，如有翻译不到位的地方敬请指出。论文地址：Deep Residual Learning for Image Recognition译文地址：http://blog.youkuaiyun.com/wspba/article/details/57074389
处理不均衡数据（Dealing with imbalanced data）简洁版
Microstrong
05-01 2168
（1）想办法获取更多的数据。前段时期的数据，较多呈现红色部分的数据较少呈现蓝色部分的数据；后半时期，产生数据的趋势发生变化，较多呈现蓝色部分数据较少呈现红色部分数据。所以，想办法获取更多的数据。（2）换个评判方式通常我们会用精度（Accuracy）和错误率（error）来评价模型的好坏。这两个指标在数据不均衡时，均不能客观的衡量模型。解决办法：通过Confusion Matrix，计算查准率(Pr...
自动生成文本摘要
TensorFlowNews
10-06 1万+
欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ Revolver 本文提及的主要内容有： 什么是文本摘要生成 如何从网页上提取数据 如何清洗数据 如何构建直方图 如何计算句子分数 如何提取分数最高的句子/摘要   在继续往下阅读之前，我假设你已经了解下面几个方面的基础知识： ...
【论文阅读】Deep Residual Learning
NeverFadeAway的博客
04-24 953
1.研究背景 在深度学习中，随着网络层数的增加，模型一般会出现过拟合、梯度消失或爆炸的问题，分别可以通过正则化、Batch Normalization来解决。那么，是否只要不断地增加网络的层数，就能获得更好的结果呢？实验数据表明网络会出现退化(degradation)的现象：随着网络层数的增加，训练集loss逐渐下降并趋于饱和，当网络层数继续增加时，训练集loss反而会增大。这时，浅层网络反...
让我进去--实验吧
Gunther的博客
08-18 8875
http://www.shiyanbar.com/ctf/1848 让我进去 相信你一定能拿到想要的 Hint:你可能希望知道服务器端发生了什么。。 格式：CTF{} 解题链接： http://ctf5.shiyanbar.com/web/kzhan.php 解： 你直接点击submit就会爆源码，或者把cookies里的source=0改为1刷新也可以爆源码如下
deep residual learning for image recognition 原文下载
05-13
Deep Residual Learning for Image Recognition是一篇非常著名的论文，它提出了深度残差网络(ResNet)的概念。随着神经网络模型结构越来越深，网络层数的增加却不一定能带来性能的提升，反而可能会出现梯度消失或梯度...
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