打开深度之门——残差网络产生残差网络的原因：虽然网络越越复杂能够完成的任务越多。深效果越好。但达到一定层数后，accuracy就会下降，这种问题称为degradation，该问题不同于梯度消失/梯度爆炸。梯度消失/梯度爆炸从一开始就阻碍网络收敛，我们通过标准初始化或者中间层归一化已经能够解决。 当深度增加时，准确率达到饱和然后迅速下降，并且这种误差和过拟合无关，在增加层数时也使训练错误率下降厉害
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2024-04-01 06:13:31
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文章目录DRSN 原理残差网络自注意力网络软阈值化代码实现 DRSN 原理DRSN 由三部分组成：残差网络、自注意力网络和软阈值化。残差网络残差网络（或称深度残差网络、深度残差学习，英文ResNet）属于一种卷积神经网络。相较于普通的卷积神经网络，残差网络采用了跨层恒等连接，以减轻卷积神经网络的训练难度。其具体说明可以参考文章：Tensorflow2.0之自定义ResNet。自注意力网络在 DR
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2024-04-26 15:10:35
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残差网络为什么有用？（ Why ResNets work?）一个网络深度越深，它在训练集上训练的效率就会有所减弱，这也是有时候我们不希望加深网络的原因。而事实并非如此，至少在训练 ResNets网络时，并非完全如此，举个例子：设有一个大型神经网络，其输入为X，输出激活值${a^{[l]}}$ 。假如你想增加这个神经网络的深度，那么用 Big NN 表示，输出为${a^{[l]}}$ 。再给这个网络
在之前的文章中分享了BP神经网络和CNN卷积神经网络，这一篇来分享残差神经网络(Resnet).在实际的应用中，卷积神经网络的结构大体是这样的:卷积层 – 池化层- 卷积层 – 池化层 – 卷积层 – 全连接层一般来说，神经网络层数设计的越深，图像识别率越高。但神经网络设计的太深了，容易出现梯度衰减等各种问题让网络的性能大幅度下滑。为了解决这个问题，微软研究院的何恺明等人提出了残差卷积神经网络(r
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2024-02-08 06:48:55
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背景介绍：MNIST数据集识别黑白的手写数字图片，不适合彩色模型的RGB三通道图片。用深度残差网络学习多通道图片。简单介绍一下深度残差网络：普通的深度网络随着网络深度的加深，拟合效果可能会越来越好，也可能会变差，换句话说在不停地学习，但是有可能学歪了。本次介绍的深度残差网络最后输出H(x)=x+f(x)。其中x是本层网络的输入，f(x)是本层网络的输出，H(x)是最终得到的结果。由以上公式可以表明
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2024-02-10 14:19:29
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GRDN：分组残差密集网络，用于真实图像降噪和基于GAN的真实世界噪声建模摘要随着深度学习体系结构（尤其是卷积神经网络）的发展，有关图像去噪的最新研究已经取得了进展。但是，现实世界中的图像去噪仍然非常具有挑战性，因为不可能获得理想的地面对图像和现实世界中的噪声图像对。由于最近发布了基准数据集，图像去噪社区的兴趣正朝着现实世界中的去噪问题发展。在本文中，我们提出了分组残差密集网络（GRDN），它是最
残差网络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。跳跃连接能够有效的解决这一问题，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。残差块在一般情况下，a[l]输入到神经网络后得到输出a[l+2]的过程如上图，将a[l]拷贝到最后一个linear之后，Relu之前，此路径成为捷径。a[l]跳过一层或者好几层，从而将信息传递到神经网络的更深层，成为捷
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2023-12-09 21:50:35
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经典网络ResNet(Residual Networks)由Kaiming He等人于2015年提出，论文名为《Deep Residual Learning for Image Recognition》，论文见：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdfResNet要解决的是深度神经网络的”退化(degradation)”问题，即使用浅层直接堆叠成深层网络，不仅难以利
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2023-12-16 16:17:22
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前阵子学习残差网络ResNet，这里整理一下我对论文的几点理解，备忘。1、论文解决了什么问题？传统方法期望通过增加网络宽度、增加更多层，更多参数来简单粗暴的直接学习（逼近）目标函数。自从神经网络在很多领域，尤其是图像识别领域取得一定成效后，研究人员像着了魔一样爱上了这种技术，它虽不那么容易从数学理论上阐释其强大表达能力但又确实在实践中取得了令人兴奋的结果。然而，当研究人员带着兴奋去试图不断加深网络
当我的初中历史老师第一次讲到韩信带兵多多益善时，神情流露出对兵神的拜服与对他屈居刘邦之下的惋惜。这时有个学生道：“兵越多当然实力越强，当然越容易胜利咯。”老师摇头苦笑：“你5岁时画画，给你的油画棒越多、画纸越大，你反而越难以画出精确的图案哪。” 随着神经网络层数的增加，它也好像有着过多工具的孩童，学习效果反而下降。今天介绍的ResNet则能教会这个“巨婴”用好手头的运算能力。1.网络退化问题传
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2024-09-05 15:35:19
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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
前言一般印象当中，深度学习愈是深（复杂，参数多）愈是有着更强的表达能力。凭着这一基本准则CNN分类网络自Alexnet的7层发展到了VGG的16乃至19层，后来更有了Googlenet的22层。可后来我们发现深度CNN网络达到一定深度后再一味地增加层数并不能带来进一步地分类性能提高，反而会招致网络收敛变得更慢，test dataset的分类准确率也变得更差。在2015年，由华人学者提出的Resne
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2024-03-21 09:22:29
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Deep Residual Learning for Image RecognitionResNet是何凯明等人在2015年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》提出的一种结构。其主要使用了残差块，来解决训练困难的问题以及模型退化问题。在2015年ImageNet检测、ImageNet定位、COCO检测和COCO分割任务的第一名。ResN
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2024-03-18 18:46:16
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深度残差网络—ResNet总结写于：2019.03.15—大连理工大学论文名称：Deep Residual Learning for Image Recognition 作者：微软亚洲研究院的何凯明等人 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03
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2024-07-02 22:59:21
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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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随着卷积神经网络的发展和普及，网络深度和架构研究早已经成为人们常见的问题，所以，现在卷积神经网络的趋势发展趋势就是：足够深、足够广。足够深就是网络层数足够深，足够广就意味着不能从传统尺度来解决问题，而应该是多尺度，也就是multi-scale。 但是随着网络的深入，一些经典的问题也就随之出现，例如梯度弥散和梯度爆炸。这两种问题都是由于神经网络的特殊结构和特殊求参数方法造成的，也就是链式求导的间接产
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2024-06-05 07:05:02
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BEST PAPER.论文链接 https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf源代码 ImageNet models in Caffe: https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks 深度网络的层数按有权重W的conv层&全连接层来算，不包括池化和Relu层。在ResNet之前备受瞩
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2024-04-06 10:12:24
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残差网络是为了解决模型层数增加时出现梯度消失或梯度爆炸的问题而出现的。传统的神经网络中，尤其是图像处理方面，往往使用非常多的卷积层、池化层等，每一层都是从前一层提取特征，所以随着层数增加一般会出现退化等问题。残差网络采取跳跃连接的方法避免了深层神经网络带来的一系列问题。一：对模型原理与优点的理解(1)在传统的前馈网络中，网络中堆叠的层可以将输入x映射为F(x)，这一整体网络的输出为H
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2023-10-14 17:28:37
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论文：Deep Residual Learning for Image Recognition发表时间：2015一、论文意义CVPR2016 的 best paper，横扫各种比赛论文提出了一个问题：是不是层数越深，网络的效果越好。论文中认为并不是这样，原因有二：1.梯度爆炸/消失。这个问题很大程度上用 BN 可以解决；2.准确度下降。但这种下降并不是由于过拟合，因为训练集的准确度也在下降。论文中
AlexNet，VGG，GoogLeNet 等网络模型的出现将神经网络的发展带入了几十层的阶段，研究人员发现网络的层数越深，越有可能获得更好的泛化能力。但是当模型加深以后，网络变得越来越难训练，这主要是由于梯度弥散现象造成的。在较深层数的神经网络中间，梯度信息由网络的末层逐层传向网络的首层时，传递的过程中会出现梯度接近于0 的现象。网络层数越深，梯度弥散现象可能会越严重。用什么方
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2024-08-14 11:42:27
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