残差网络结构

最新推荐文章于 2025-12-12 14:12:37 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-12 14:12:37 发布 · 213 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习

博客围绕深度学习小白使用PyTorch实现残差网络ResNet18展开，涉及深度学习相关技术，借助PyTorch框架完成特定网络的实现。
部署运行你感兴趣的模型镜像

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

残差网络结构（1）----ResNet，ResNext，ResNetV2
YOULANSHENGMENG的博客
10-28 8045
目录 1，CNN的发展史 2，基础残差网络ResNet和ResNext 2.1ResNet和ResNext 2.2 ResNet18到ResNet153家族 2.3 ResNetV1和ResNetV2（激活和BN放哪里是正确的） 1，CNN的发展史 从上图的上半段可以看出，在1*1的卷积的应用在增加网络的深度和宽度后，残差连接的出现，成为了模型设计中的一个新的标准，同时也衍生出了很多新的网络。下面介绍一下，基于残差连接的经典网络。 2，基础残差网络ResNet和ResNe...
残差网络结构（2）-密集连接的残差结构DenseNet,CliqueNet
YOULANSHENGMENG的博客
10-28 6346
1， DenseNet 1.1 ， DenseNet如何改变网络的宽度 DenseNet网络增加网络的宽度，主要是通过用其他通道的信息补偿，从而增加网络的宽。 DenseNet网络通过各层之间进行concat，可以在输入层保持非常小的通道数的配置下，实现高性能的网络。 先列下DenseNet的几个优点，感受下它的强大：1、减轻了vanishing-gradient（梯度消失）2、加强了feature的传递3、更有效地利用了feature4、一定程度上较少了参数数...
残差网络结构及其实现
阿鹏的摇滚小站
02-16 9602
一、残差网络基本结构 二、残差网络实现
经典网络结构梳理：Resnet深度残差网络结构
donkey_1993的博客
08-18 1万+
说到深度学习一般网络结构越深网络的效果就会越好。因为越深的网络可以得到更多的语义信息。 上图可以看出来随着网络结构的加深网络的分类，识别效果也就越好。事实是这样吗？人们对chan常规的网络直接堆叠很多层，经对图像jin进行检测，训练集，测试集的误差结果如下图： 通过下图可以看出来随着网络的加深50层的效果要比20层的效果差很多。通过实验可以发现：随着网络层级的不断增加，模型精度不断得到...
深度学习经典网络（4）ResNet深度残差网络结构详解
热门推荐
青衫憶笙
07-11 3万+
0.引言 ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域都纷纷使用ResNet，Alpha zero也使用了ResNet，所以可见ResNet确实很好用。下面我们从实用的角度去看看ResNet。 1...
残差结构详解
qimo601的专栏
10-19 1万+
残差元的主要设计有两个，快捷连接和恒等映射，快捷连接使得残差变得可能，而恒等映射使得网络变深，而恒等映射主要有两个：跳跃连接和激活函数。ResNets的提出，可以解决上述问题，即使网络再深，训练的表现仍表现很好。它有助于解决梯度消失和梯度爆炸问题，让我们在训练更深网络的同时，又能保证良好的信息。
ResNet 残差网络
yuange1666的博客
01-29 1852
在用户提供的代码中，`1x1卷积`（输出通道为 `4*k`）用于压缩特征图，减少后续 `3x3卷积` 的计算量（输出通道为 `k`）。`growth_rate`（通常记为 `k`）表示每个密集层（Dense Layer） 输出的特征图（Channel）数量。若当前层是第 `l` 层，输入通道数为 `m + k*(l-1)`（`m` 为初始输入通道数），输出通道数增加 `k`。较小的 `k`（如 `k=12`）会限制特征图增长，降低计算量，但可能损失表达能力。
残差网络中的基础结构——残差模块
SisterRu的博客
06-21 9611
在传统的深度神经网络中，随着网络层数的增加，反向传播的梯度会逐渐减小或增大，导致网络难以收敛或变得不稳定。该现象的一种解释是，当网络变得非常深时，低层参数的微小变动会引起高层参数的剧烈变化，使得优化算法难以找到最优解。然而在残差结构提出之前，实验证明，随着网络层数的增加，模型的准确率起初会不断提高，直至达到最大饱和值。然后，随着网络深度进一步增加，模型的准确率不再增加，反而可能出现明显的降低，这被称为“退化问题”，该问题的发生主要是由于深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。
从原理到实践：一文详解残差网络
2201_75491841的博客
05-22 1634
残差网络作为深度学习领域的经典模型，通过引入残差连接，巧妙地解决了网络退化问题，使得训练更深层次的神经网络成为可能。其简单而有效的结构设计，不仅在图像识别等领域取得了优异的成绩，还对整个深度学习研究产生了深远的影响。随着深度学习研究的不断深入，残差网络也在不断发展和改进。未来，残差网络可能会与其他新兴技术（如自注意力机制、生成对抗网络等）相结合，创造出更强大的模型，在更多领域发挥重要作用。同时，如何进一步优化残差网络的结构，提高其计算效率和泛化能力，也是值得深入研究的方向。
MATLAB实现基于GRN-Transformer 门控残差网络结构（ GRN）结合 Transformer 编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
08-10
内容概要：本文档详细介绍了基于门控残差网络结构（GRN）结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目实例，涵盖了从项目背景、目标与意义、挑战及解决方案，到具体的模型架构、代码实现、性能评估和GUI设计等...
深度学习_计算机视觉_基于TensorFlow20框架的ResNet-50残差网络结构坐姿识别系统_用于实时监测人体坐姿状态并通过深度卷积神经网络实现高精度分类的智能监控解决方案.zip
07-24
在这样的背景下，研究者们设计了一套基于TensorFlow 20框架的ResNet-50残差网络结构坐姿识别系统，旨在实时监测人体坐姿状态，并通过深度卷积神经网络实现高精度分类。该系统能够有效识别和分类不同坐姿，为智能家居...
基于TensorFlow2框架实现的EMNIST数据集62类字母数字识别系统_使用ResNet残差网络结构优化CNN模型性能_包含数据预处理_模型训练_评估测试全流程_支持Win.zip
08-16
此系统利用了ResNet残差网络结构对传统的卷积神经网络（CNN）模型进行性能优化。ResNet通过引入残差连接，解决了随着网络深度增加梯度消失的问题，使得模型在进行深层网络训练时能够保持良好的性能，并且提升了学习...
深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案
m0_50481455的博客
12-09 496
若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。
DefaultCPUAllocator: can‘t allocate memory
weixin_45776000的博客
12-11 396
【代码】DefaultCPUAllocator: can‘t allocate memory。
深度学习中 z-score 标准化理解
musk1212的博客
12-11 1093
摘要： z-score标准化是深度学习中关键的数据预处理方法，通过将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，有效提升模型训练效率并消除特征量纲差异。其核心公式为z=(x-μ)/σ，适用于加速收敛、平衡多特征权重及异常值检测等场景。与Min-Max归一化相比，z-score对异常值更鲁棒，是神经网络训练的首选方法。需注意避免数据泄露问题（测试集必须使用训练集的μ和σ），并处理标准差为0的特殊情况。批量归一化(BatchNorm)是z-score的动态扩展版本。
基于深度学习的网络流量异常检测系统
XiaoMu_001的博客
12-11 969
本项目旨在构建一个基于深度学习的高效网络流量异常检测系统。系统采用 **B/S 架构**，前后端分离设计。后端基于 **Django** 框架，前端采用 **Vue 3** + **Element Plus**。核心检测引擎利用 **PyTorch** 构建深度学习模型（MLP 和 1D-CNN），能够对网络流量数据进行实时或离线分析，精准识别良性流量及多种类型的网络攻击（如 DoS, PortScan, Web Attack 等）
机器学习与深度学习基础（五）：深度神经网络经典架构简介
TracyCoder的博客
12-11 774
本文学习要点：1.深度神经网络分层架构：全连接层卷积层池化层2.深度神经网络代表:CNN：CNN、AlexNet、VGG-Net、GoogLeNet（Inception）、ResNet（残差连接）编码器-解码器架构：序列到序列模型（Seq2Seq）
RNN（循环神经网络）原理
最新发布
weixin_45776000的博客
12-12 444
RNN的突破：引入"记忆"概念，让网络可以记住之前的信息来处理当前输入。无法建模时间依赖：比如语言中"我今天吃了__"的预测需要前面信息。无记忆性：每个输入独立处理，忽略序列中元素的时间/顺序关系。关键：所有时间步共享相同的权重参数 W, U, V。主要问题：梯度消失/爆炸，通过LSTM/GRU缓解。W: 隐藏状态权重 (h_t-1 → h_t)应用场景：NLP、时间序列、语音识别等序列任务。输入：序列 → 编码 → 解码 → 输出序列。U: 输入权重 (x_t → h_t)
微算法科技（NASDAQ MLGO）采用混合深度学习赋能区块链：打造智慧城市安全新范式
MicroTech2025的博客
12-11 388
区块链网络中的各个节点会对算法输出的结果进行验证和记录，每一个安全判断、操作记录等都会以区块的形式被添加到区块链账本上，由于区块链的不可篡改特性，这些记录能够作为可靠的依据，供后续的审计、追溯等使用。系统维护阶段，当发现潜在安全风险时，系统可以根据预设的规则自动触发相应的安全响应机制，比如向相关管理人员发送警报信息、启动防护设备（如对特定区域进行封锁、调整交通信号灯等），同时这些响应操作也会被记录在区块链上，形成完整的安全事件处置链条，方便后续复盘和改进安全策略。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值