四、经典网络10（resNet）

已于 2022-05-05 20:29:51 修改
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分类专栏： 深度学习(上) 文章标签： 深度学习 计算机视觉 人工智能
于 2022-05-05 20:23:23 首次发布
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ResNet 及其变体

自从 AlexNet 在 LSVRC2012 分类比赛中取得胜利之后，深度残差网络（deep Residual
Network ）可以说成为过去几年中，在计算机视觉、深度学习社区领域中最具突破性的成果了。
ResNet 可以实现高达数百，甚至数千个层的训练，且仍能获得超赞的性能。
得益于其强大的表征能力，许多计算机视觉应用在图像分类以外领域的性能得到了提升,如对象检测和人脸识别。
自从 2015 年 ResNet
最低0.47元/天 解锁文章
Resnet网络详细结构（针对Cifar10）
Dawn的博客
07-29 648
Resnet网络详细结构（针对Cifar10） 结构 具体结构（Pytorch） conv1 (conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (relu): ReLU(inplace=True) (maxpo
（附代码）ResNet网络架构搭建以及基于数据集CIFAR-10对ResNet进行训练
l love CV
05-03 1956
何凯明大神在CVPR 2016上发表的《Deep Residual Learning for Image Recognition 图像识别中的深度残差学习网络》深受工业界的欢迎，自提出以来已经成为工业界最受欢迎的卷积神经网络结构。在coco目标检测任务中提升28%的精度，并基于ResNet夺得ILSVRC的检测、定位，COCO 的检测和分割四大任务的冠军。接下来就一起来看这个广受好评的Resnet
深度学习Top10算法之ResNet
第欧根尼的酒桶的博客
03-21 2237
梯度爆炸也是一个问题，尤其是在网络非常深的时候，梯度可能变得非常大，导致网络权重的大幅波动，也会阻碍有效的学习。此外，ResNet的成功也证明了深度在神经网络中的重要性，进一步推动了深度学习在更多领域的应用，比如自然语言处理、语音识别等。：由于其有效的梯度流动机制，ResNet可以构建比以往任何模型都深的网络，如ResNet-152等，而不会出现性能退化的问题。：尽管ResNet有效减少了梯度消失的问题，但在某些情况下仍然可能面临梯度爆炸的风险，特别是在非常深的网络中。
ResNet实现CIFAR-10数据集分类（python）
最新发布
weixin_61837758的博客
04-20 766
其中从data_batch1到data_batch5是已划分好的训练集，每个训练集有10000张图片。test_batch是测试结，有10000张图片。其中get_cifar函数用来读取训练集数据，get_cifar_test函数用来读取测试集函数。下载完成后解压得到如下文件。二、实现数据读取部分。
resnet10 从tk1 上移植到linux 上 上遇到的问题
keyanxiaocaicai的专栏
06-22 643
1. /usr/bin/ld: skipping incompatible /usr/local/cuda-7.5/lib/libcudart.so when searching for -lcudart 64wei pingtaixia /usr/local/cuda-7.5/lib64/libcudart.so 2./home/ggj/ggj/pro/testProj/caffe_
Resnet模型详解
m0_62919535的博客
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。
经典卷积神经网络-ResNet
houjingchuan的博客
01-01 1960
残差神经网络(ResNet)是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的。ResNet 在2015 年的ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）中取得了冠军。残差神经网络的主要贡献是发现了“退化现象（Degradation）”，并针对退化现象发明了 “快捷连接（Shortcut connection）”，极大的消除了深度过大的神经网络训练困难问题。本文使用Pytorch复现了ResNet-18和ResNet-50。
CNN经典网络模型（五）：ResNet简介及代码实现（PyTorch超详细注释版）
热门推荐
qq_43307074的博客
10-01 7万+
CNN经典网络模型之一：ResNet，本文包含其简介及代码，在PyTorch中实现，进行超详细注释，适合新生小白阅读学习~
四、经典网络12（ResNet拓展及总结）
myani的博客
05-07 3645
ResNet 作为小型网络的组合 《具有随机深度的深度网络》提出了一种反直觉的方式，训练一个非常深层的网络，通过在训练期间随机丢弃它的层，并在测试时间内使用完整的网络。Veit 等人有一个更反直觉的发现：我们实际上可以删除一些已训练的 ResNet 的一些层，但仍然具有可比性能。这使得ResNet 架构更加有趣，该论文亦降低了 VGG 网络的层，并大大降低了其性能。 该论文首先提供了 ResNet 的一个简单的视图，使事情更清晰。在我们展开网络架构之后，这是很显而易见的，具有 i 个残差块的 ResNet
PyTorch实现：经典网络 ResNet
weixin_43276033的博客
05-04 1167
ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用 Residual 结构训练出更深的神经网络，效果非常突出。ResNet的结构可以极快的加速神经网络的训练，模型的准确率也有比较大的提升。
ResNets
糖糖糖豆的博客
10-19 3362
ResNets 背景： 非常非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题。 《转载+更改》 https://blog.youkuaiyun.com/qq_29893385/article/details/81207203 ResNets是由残差块（Residual block）构建的 首先解释一下什么是残差块。 这是一个两层神经网络，在 relu层进行激活，得到a^(l+1) ，再次进行...
resnet-基于python实现resnet10模型结构.md
11-21
resnet
【深度学习】ResNet网络详解
1900的博客
10-16 2万+
ResNet
【论文阅读】ResNet网络结构详解及代码复现
想当咸鱼的猫
05-14 6329
1. ResNet论文详解 1.1. Introduction 一般网络越深，特征就越丰富，模型效果也就越好。在深度重要的驱动下，出现了2个问题： 梯度消失和梯度爆炸： 梯度消失：误差梯度<1，当网络层数增多时，最终求的梯度会以指数形式衰减 梯度爆炸：误差梯度>1，当网络层数增多时，最终求的梯度会以指数形式增加 解决方式： Xavier 初始化、Kaiming 初始化等 Batch Normalization 退化问题：在适当深度的模型中添加更多的层会导致更高的训练误.
ResNet101网络结构
NLP与推荐算法
11-15 1万+
来源于官方函数，input_shape=[160,160,3],classes=16 Layer (type) Output Shape Param # Connected to ========================================================...
ResNet网络结构及Pytorch复现
qq_62615329的博客
04-09 5300
ResNet的网络结构有：ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101、ResNet152.其中ResNet18和ResNet34属于浅层网络，ResNet50、ResNet101、ResNet152属于深层网络。
ResNet实现CIFAR-10分类
CZY925323的博客
08-01 443
import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 判断是否有GPU device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') num_epochs = 50 # 50轮 batch_size = 50 # 50步长 learning_rate = 0.01 # 学习率0
2张图理解resnet核心思想
Candy_GL的博客
10-29 665
版权声明：本文为博主原创文章，转载需注明出处。    https://blog.youkuaiyun.com/u013698770/article/details/57977482 resnet是用于解决什么问题的 实验结果表明，层数的增加会提高网络的学习效果。但是，实验结果也表明，如果只是单纯的增加网络的深度，网络的学习能力会下降。实验结果如下图所示：56层的学习误差比20层的学习误差还要大。因此，我们需...
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