ResNet 理解

Shortcut连接技巧
最新推荐文章于 2025-03-25 09:05:12 发布
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#resnet

本文探讨了在神经网络中使用shortcut连接的不同场景与实现方式。当输入输出维度相同时，可以直接将输入添加到输出上；维度不同时，则可通过zero-padded填充或projection shortcut来调整维度，使输入能够与输出相加。

Shortcut

Case

  • 如果输入和输出的维度一样，y=(x,{Wi})+xy=F(x,{Wi})+x
  • 如果输入和输出的维度不一样:
    • A: 通过zero-padded 填充output
    • B: 用projection shortcut增大dimension size，只有输入和输出维度不一致时使用 y=(x,{Wi})+Wsxy=F(x,{Wi})+Wsx
    • C: 所有shortcut都是projection类型，即使输入输出维度一样，此时 WsWs 是square matrix
ResNet反向传播公式推导
legend_hua的博客
08-16 1万+
ResNet残差网络结构在深层网络中训练效率会提高，为什么呢，我们下面用公式解释一下。我们先回顾全连接网络和卷积网络反向传播的过程，细节推导见我的博客 一、DNN结构反向传播 1、l层全连接层的反向传播的W的梯度公式                   2、l层全连接层的反向传播的b的梯度公式                   3、层与层之间的梯度传播依靠到的过渡         ...
动手学深度学习（二十四）——公式详解ResNet
Liu Feng's Blog
08-15 9968
文章目录一、残差网络（ResNet）1.1 函数类1.2 残差块1.3 残差网络的数学原理1.4 直接映射是最好选择？1.5 从梯度下降上看为什么残差网络为什么可以保证模型不变差二、动手实现残差网络2.1 定义残差块2.2 构建ResNet模型2.3 训练模型三、总结及问题3.1 总结3.2 问题 在VGG中，卷积网络达到了19层，在GoogLeNet中，网络史无前例的达到了22层。那么，网络的精度会随着网络的层数增多而增多吗？在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题 计算资源的消耗（用GPU集群
深度学习之VGG和ResNet从公式推导到代码实现
qq_43552933的博客
07-09 604
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ResNet残差连接梯度传播优化原理深入解析：从数学推导到实战应用
燃灯工作室
02-17 1132
残差连接通过梯度传播优化，使深层网络训练成为可能。最新研究表明：动态路由残差连接（DR-ResNet）在ImageNet上获得82.1% top-1准确率。原始论文：He K, et al. Deep Residual Learning for Image Recognition. CVPR 2016代码库：https://github.com/pytorch/vision/blob/main/torchvision/models/resnet.py。
ResNet 超详细手工推到（小白都可以看懂）
m0_46314815的博客
10-22 609
Resnet详细笔记-Resnet18
ResNet详解
2301_78820199的博客
04-22 6282
ResNet详解！
ResNet 论文理解含视频
12-19
ResNet论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》深入解析了深度神经网络的训练难题，并提出了残差学习...因此，ResNet论文对于理解深度学习的进展，以及如何构建有效且可训练的深层神经网络具有重要意义。
PyTorch实现ResNet50、ResNet101和ResNet152示例
09-18
PyTorch是一种流行的开源机器学习库，基于Python编程...此外，通过对ResNet50、ResNet101和ResNet152的具体实现，读者可以更好地理解这些网络结构的特点以及如何在实际项目中应用它们来解决各种复杂的机器学习问题。
理解并实现使用ResNet的图像分类.md
08-04
使用ResNet的图像分类使用ResNet的图像分类使用ResNet的图像分类使用ResNet的图像分类使用ResNet的图像分类使用ResNet的图像分类使用ResNet的图像分类使用ResNet的图像分类使用ResNet的图像分类使用ResNet的图像分类...
ResNet18_resnet18_resnet18网络_
10-02
ResNet18是一种深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）模型，由Kaiming He等人在2015年的论文《Deep ...通过阅读和理解`resnet18.py`代码，以及参考提供的结构图，我们可以更好地理解和实现这一模型。
alexnet论文_12 个常见 CNN 模型论文集锦与 PyTorch 实现
weixin_39564524的博客
11-21 390
红色石头的个人网站：红色石头的个人博客-机器学习、深度学习之路​www.redstonewill.com最近发现了一份不错的源代码，作者使用 PyTorch 实现了如今主流的卷积神经网络 CNN 框架，包含了 12 中模型架构。所有代码使用的数据集是 CIFAR。项目地址：https://github.com/BIGBALLON/CIFAR-ZOOCNN 经典论文该项目实现的是主流的 CNN 模型...
四、经典网络12（ResNet拓展及总结）
myani的博客
05-07 3716
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
ResNet改进(12)：添加 NAMAttention 轻量级注意力机制
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2401_82355416的博客
03-25 511
NAMAttention (Normalization-based Attention Module) 是一种基于归一化的轻量级注意力机制，它通过利用通道和空间维度上的归一化权重来增强特征表示。最终的特征图通过通道和空间注意力权重共同调整：Y = X ⊙ W_c ⊙ W_s。其中 γ_BN 和 β_BN 是BN层的可学习参数，σ 是sigmoid函数。计算通道权重：W_c = σ(γ_BN * X_BN + β_BN)计算空间权重：W_s = σ(γ_GN * X_GN + β_GN)
在ResNet中提到，当输入输出维度不同时疑问
yxx122345的博客
08-26 1117
输入输出维度不同的原因：主要由于卷积操作中的步幅变化或者通道数变化所导致。维度不同会影响 shortcut connection 的有效性，因为输入和输出必须维度一致才能直接相加。：通过在输入上填充零的方式来匹配输出的维度，主要用于通道数不一致的情况。Projection（投影）：通过一个 (1 \times 1) 的卷积层调整输入的通道数和/或特征图大小，使之与输出一致。它是一种更灵活和通用的方式，通常用于处理输入输出维度不同的情况。
Resnet
sysu_Alex的博客
03-15 461
1. 梯度消失 & 梯度爆炸 假设有： 表达式为： 对W1求梯度，由链式法则有： 若采用sigmod激活函数，其导数为： 可以看出，导数不超过0.25，若W1，W...
paddlepaddle十二生肖分类之模型(ResNet)构建(二)
修炼之路
09-17 1746
这篇文章主要介绍了ResNet网络，以及如何使用PaddlePaddle来构建ResNet模型
主干网络backbone讲解—— Conv4与Resnet12
Bluebro的博客
04-09 6513
在一些论文中，也称为Conv-64F，其中“64F”表示网络中使用了64个滤波器（filters），它包含 4 个重复的卷积块。总体来说，Conv-64F主干网络是一个相对简单的卷积神经网络结构，但在许多图像分类和目标识别任务中已经表现出良好的性能。 Resnet12包含4个残差块，每个残差块有3个卷积层。“12”表示一共有12个卷积层。ResNet12被广泛应用于图像分类、目标检测和语义分割等任务中，其具有优秀的性能和较低的计算复杂度。
深度学习与计算机视觉(PB-12)-ResNet
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12-01 2886
系列学习： 深度学习与计算机视觉(PB-13)—ImageNet数据集准备 深度学习与计算机视觉(PB-12)—ResNet 深度学习与计算机视觉(PB-11)—GoogLeNet 深度学习与计算机视觉(PB-10)—Kaggle之猫狗比赛 深度学习与计算机视觉(PB-09)—使用HDF5保存大数据集 深度学习与计算机视觉(PB-08)—应用深度学习最佳途径 深度学习与计算机视觉(PB-07)—...
resnet源码解析
pangxing6491的博客
02-24 205
https://zhuanlan.zhihu.com/p/77899090
深入理解ResNet模型的实验与实现
### 知识点：ResNet模型实验 #### 1. 模型结构 ResNet，全称为残差网络（Residual ...对于初学者来说，可以通过阅读相关的Python代码来加深对ResNet模型的理解，并掌握如何在实际数据集上应用和训练深度学习模型。
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