深度卷积神经网络为图像识别带来了一系列突破。深度网络自然的融合了低/中/高层特征并以端到端多层方式实行分类，且特征的层可通过堆叠层的数量（深度）来丰富。近期证据显示，网络的深度至关重要，并且ImageNet数据集中领先的模型都使用非常深的模型，从16层到30层。由此带来一个问题，学习更好的网络是否只是简单的堆叠更多的层？回答这个问题一个困难是臭名昭著的梯度消失/爆炸问题。但是这个问题很大程度上被归
Resnet（Deep residual network, ResNet），深度残差神经网络，卷积神经网络历史在具有划时代意义的神经网络。与Alexnet和VGG不同的是，网络结构上就有很大的改变，在大家为了提升卷积神经网络的性能在不断提升网络深度的时候，大家发现随着网络深度的提升，网络的效果变得越来越差，甚至出现了网络的退化问题，80层的网络比30层的效果还差，深度网络存在的梯度消失和爆炸问题越
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2024-06-04 23:31:53
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目录1，CNN的发展史2，基础残差网络ResNet和ResNext2.1 ResNet和ResNext2.2 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
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2024-01-15 09:31:27
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（1）回顾一下深度残差网络的结构 在下图中，(a)-(c)分别是三种残差模块，(d)是深度残差网络的整体示意图。BN指的是批标准化(Batch Normalization)，ReLU指的是整流线性单元激活函数(Rectifier Linear Unit)，Conv指的是卷积层(Convolutional layer)，Identity shortcut指的是跨层的恒等映射，RBU指的是残差模块(
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2024-05-30 01:45:35
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近年来，深度卷积神经网络(Deep Convolution Neural Network)在计算机视觉问题中被广泛使用，并在图像分类、目标检测等问题中表现出了优异的性能。
Revisiting Deep Convolution Network 2012年，计算机视觉界顶级比赛ILSVRC中，多伦多大学Hinton团队所提出的深度卷积神经网络结构AlexNet[1]
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2024-04-25 16:41:58
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目录1， DenseNet1.1 ， DenseNet如何改变网络的宽度1.2， DenseNet结构块1.3，基于 DenseNet结构块的神经网络结构1.4，DenseNet结构和ResNet之间的关系2，CliqueNet1， DenseNet1.1 ， DenseNet如何改变网络的宽度 DenseNet网
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2024-07-12 14:52:07
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该博客主要以TensorFlow提供的ResNet代码为主，但是我并不想把它称之为代码解析，因为代码和方法，实践和理论总是缺一不可。github地址，其中：resnet_model.py为残差网络模型的实现，包括残差模块，正则化，批次归一化，优化策略等等；resnet_main.py为主函数，主要定义了测试、训练、总结、打印的代码和一些参数。cifar_input.py为数据准备函数，主要把cif
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2024-05-29 07:24:43
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残差网络（Residual Networks (ResNets)）非常非常深的神经网络是很难训练的，非常非常深的神经网络是很难训练的，非常非常深的神经网络是很难训练的，记住这句话！因为存在梯度消失和梯度爆炸问题。这节课我们学习跳跃连接（Skip connection），它可以从某一层网络层获取激活，然后迅速反馈给另外一层，甚至是神经网络的更深层。我们可以利用跳跃连接构建能够训练深度网络的ResNe
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2023-08-05 18:28:07
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Resnet与残差网络增加层的缺陷在到达一定深度后加入更多层，模型可能产生梯度消失或爆炸问题可以通过更好的初始化权重，添加BN层等解决现代架构，试图通过引入不同的技术来解决这些问题，如残差连接ResNetResNet是一种残差网络，可以理解为是一个模块，这个模块经过堆叠可以构成一个很深的网络ResNet通过增加残差链接（shortcut connection），显示地址让网络中的层拟合残差映射（r
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2023-12-31 15:05:16
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一、背景 传统的神经网络，由于网络层数增加，会导致梯度越来越小，这样会导致后面无法有效的训练模型，这样的问题成为梯度消弭。为了解决这样的问题，引入残差神经网络（Residual Networks），残差神经网络的核心是”跳跃”+“残差块”。通过引入RN网络，可以有效缓解梯度消失的问题，可以训练更深的网络。二、残差网络的基本模型 下图是一个基本残差块。它的操作是把某层输入跳跃连接到下一层乃至更深层的
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2023-08-14 13:54:51
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Q1:Regression可以做什么？可以预测股票可以无人驾驶可以做推荐系统Q2:宝可梦案例预测宝可梦的CP值定几个自变量和因变量步骤一：首先找Model——就是Function SetLinear model(线性模型)xi是各种属性——featurewi：weight, b：bias步骤二：找出合适的函数收集10只神奇宝贝的数据，然后拟合如何确定Function的好坏，
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2024-05-13 19:52:00
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文章目录一、理论基础1.前言2.设计理念2.1 ResNet算法2.1.1 residual（残差结构）模块2.1.2 residual的计算方式2.1.3 ResNet中两种不同的residual2.1.4 Batch Normalization（批归一化）2.2 WideResNet(WRNs)算法2.2.1 宽残差块2.2.2 dropout（丢弃法）2.2.3 卷积大小选择4.评估分析二
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2024-07-26 02:08:57
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稠密网络，残差网络，Batch Normalization1.Batch NormalizationBatch Norm:保证网络每次接受的输入都是均值为0，标准差为1算法原理：输入：在一个minibatch中的的值,,需要学习的参数$\gamma,\beta\$ 输出：${y_i=BN_{\gamma,\beta}(x_i)}\$step1:step2: //minibatch的方差，step3
什么是ResNet，本项目给大家介绍残差网络ResNet。ResNet是一种残差网络，咱们可以先简单看一下ResNet的结构，再对它的结构进行详细介绍。 从图可以看出，残差网络是由多个结构类似的块堆叠起来的，这样的块是残差网络的基本单元(称为残差块)，ResNet是由多个这样的残差块堆叠起来的。残差块长这样： 那么可能会有小伙伴疑问，干嘛非要用残差块来构建这么一个深层网络呢
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2023-11-13 09:17:36
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pytorch的resnet模块在torchvision的models中。里面可以选择的resnet类型有： _all_列表的每一个resnet都提供了实现的函数：def resnet18(pretrained=False, progress=True, **kwargs):
"""Constructs a ResNet-18 model.
Args:
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2024-03-25 07:24:53
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作者 | Hongyi Zhang等编辑 | 路、思源批归一化（BN）基本是训练深度网络的必备品，但这篇研究论文提出了一种不使用归一化也能训练超深残差网络的新型初始化方法 Fixup。 文中介绍了论文《Fixup Initialization: Residual Learning Without Normalization》表明在不引入任何归一化方法的情况下，通过使用
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2024-08-12 14:22:14
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强烈建议直接跳转查看原文。转载时有很多图片都挂掉了。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模型容易过拟合梯度消失/梯度爆炸问题的产生问题1可以通过GPU集群来解决，对于一个企业资源并不是很大的问题；问题2的过拟合通过采集海量数据，并配合Drop
论文阅读其实论文的思想在今天看来是不难的，不过在当时 ResNet 提出的时候可是横扫了各大分类任务，这个网络解决了随着网络的加深，分类的准确率不升反降的问题。通过一个名叫“残差”的网络结构(如下图所示)，使作者可以只通过简单的网络深度堆叠便可达到提升准确率的目的。 残差结构 残差结构的处理过程分成两个部分，左边的 F(X) 与右边的 X，最后结果为两者相加。其中右边那根线不会对 X 做
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2024-04-17 14:22:26
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RNN 有一个致命的缺陷，传统的 MLP 也有这个缺陷，看这个缺陷之前，先祭出 RNN 的 反向传导公式与 MLP 的反向传导公式：\[RNN : \ \delta_h^t = f'(a_h^t) \left (\sum_k\delta_k^tw_{hk} + \sum_{h'} \delta^{t+1}_{h'}w_{hh'} \right )\]\[MLP : \ \d
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2024-07-16 12:58:12
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**语义分割学习——残差网络ResNet论文笔记**ResNet是为了可以更好地训练深层次的神经网络。 当更深的网络能够开始收敛时，会出现退化问题：随着网络深度的增加，准确率达到饱和，之后就迅速下降。并且这种下降不是由过拟合引起的，在适当的深度模型上添加更多的层会导致更高的训练误差。什么是残差网络呢？神经网络可以视为一个非线性的拟合函数，由x映射为H(x)。那么假如我的网络输出不是H(x)，而是H
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2024-05-06 13:21:58
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