神经网络的参数众多，我们需要选择合适的算法来进行参数的更新和学习，也就是优化器。优化器在神经网络模型训练的过程中有着十分重要的作用。从SGD开始，神经网络模型优化器就一直在迭代和发展之中。如PyTorch就已经开源了包括SGD、Momentum、RMSprop、Adam、AdamW等等丰富的优化器。但是，由于深度学习模型本身的复杂性，深度学习模型框架自带的优化器本身可能并不能很好的适应我们的任务需
摘要残差网络更容易优化，并且可以从显著增加的深度中获得准确性。在ImageNet数据集上，我们对剩余的网进行评估，其深度为152层，比VGG网41层更深，但仍可以保证有较低的复杂度。 解决问题：1）网络深度加深，会产生梯度消失和爆炸。利用规范化的初始化和Batch Normalization解决，使得具有数十层的网络通过随机梯度下降(SGD)方法可以开始收敛。2）会产生网络退化的现象，不
文章目录前言ResNet为什么有效ResNet结构参考 前言残差网络（ResNet）是深度学习的一个重要的概念，在许多关于深度学习的任务中都能够找到它的身影。在这篇文章当中，结合一些文献对ResNet进行分析，介绍其思想以及有效性的一些可能解释。在开始之前，先引出以下两个问题：卷积神经网络的深度为什么重要？ 因为卷积神经网络的层数越多，意味着能够提取不同级别的特征越丰富。越深的网络提取的特征越抽
他解决了层数越多越难训练的问题。（如果一个复杂的模型训练效果不是很好的话，可以将其变成一个简单的模型，使模型不会过度复杂化） 他提出好的网络不是通过将网络堆积在一起而成的，当网络很深的时候梯度会爆炸，解决办法是初始化权重的时候不要太大也不要太小，或者在中间添加一些BN层。 
0.ResNet关键点：利用残差结构让网络能够更深、收敛速度更快、优化更容易，同时参数相对之前的模型更少、复杂度更低解决深网络退化、难以训练的问题适用于多种计算机视觉任务1.Introduction深度网络模型通过端到端、多层级的方式抽取了低、中、高级别的特征，并且可以通过增加网络层的数量来丰富特征的级别。事实表明，越深的网络模型能够带来更好的分类效果。增加网络深度可能会遇到的问题： （a）梯度消
概括文章提出了深度残差学习网络，解决了深层网络难以优化的问题，核心思想是以学习残差代替学习直接映射，理论上这降低了网络学习到恒等映射的难度，从而使得更深的网络起码和浅的网络效果一样好文章解决了什么问题更深的神经网络更难训练，容易出现梯度爆炸和消失的问题，但初始化的正规化和中间层的正规化很大程度的降低了这一可能（不是本文主要解决的问题）更深的网络的准确率达到饱和，进而不断下降，增加更多层反而引起更多
2015 年，ResNet 横空出世，一举斩获 CVPR 2016 最佳论文奖，而且在 Imagenet 比赛的三个任务以及 COCO 比赛的检测和分割任务上都获得了第一名。四年过去，这一论文的被引量已达43413次。最近，来自亚马逊、加州大学戴维斯分校的张航、李沐、Alexander Smola 等研究者进一步改进了 ResNet，提出了ResNeSt，在性能上有显著提升，但参数量并没有显著增加
鱼羊 乾明更快的训练速度，更少的算力消耗，对于炼丹师们而言，这无疑是飞一般的体验。现在，谷歌AI掌门人Jeff Dean转发推荐了一个训练ResNet的奇技淫巧大礼包，跟着它一步一步实施，训练9层ResNet时，不仅不需要增加GPU的数量，甚至只需要1/8的GPU，就能让训练速度加快到原来的2.5倍，模型在CIFAR10上还能达到94%的准确率。甚至只需要26秒，就能训练好一个模型。这一”大礼包“
摘要：残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。ResNet 通过设计残差块结构，调整模型结构，让更深的模型能够有效训练更训练。
华为云社区《Backbone 网络-ResNet 网络详解》，作者： 嵌入式视觉 。摘要残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。有论文指出，神经网络越来越深的时候，反传回来的梯度之间的相关性会
TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture 来自阿里的达摩院，发布于**2021 WACV,**该论文引入了一系列架构修改，旨在提高神经网络的准确性，同时保持其 GPU 训练和推理效率。论文首先讨论了面向 FLOP 的优化引起的瓶颈。然后建议更好地利用 GPU 结构的设计。最后引入了一个新的 GPU 专用模型，称其为 TResNet。动
项目简介本项目基于20种蝴蝶分类基础上做一个深入浅出的代码理解，及其对数据预处理，自定义数据读取器Reader(Dataset)，及其输出final.pdparams，final.pdopt模型，利用20分类的蝴蝶数据集，自组网，输入网络结构，训练出模型并保存。观察从LeNet -> AlexNet -> VGGNet -> InceptionNet -> ResNet优化
文章目录前言1. 配置环境1.1. 导入所需的库1.2. 下载数据集1.2.1. 准备训练集和验证集1.2.2. 准备测试集1.2.3. 下载数据集2. 搭建神经网络2.1. 神经网络的结构2.2. ResNet2.2.1. BasicBlock2.2.2. Bottleneck2.2.3. ResNet2.2.4. 多种网络架构3. 训练模型3.1. 实例化模型并设置优化器3.2. 定义计算准
Backbone-ResNet1.介绍ResNet太耀眼了，何凯明团队在2015年在论文Deep Residual Learning for Image Recognition中提出后，至今已经有了8w+的被引数，因为是华人学者的成果，ResNet在国内宣传得很好。到2015年，当时基于卷积的backbone有AlexNet、GoogLenet、VGG等，这些网络都有一个特点：网络层数比较少，最多
引言 对于传统的深度学习网络应用来说，网络越深，所能学到的东西越多。当然收敛速度也就越慢，训练时间越长，然而深度到了一定程度之后就会发现越往深学习率越低的情况，甚至在一些场景下，网络层数越深反而降低了准确率，而且很容易出现梯度消失和梯度爆炸。 这种现象并不是由于过拟合导致的，过拟合是在训练集中把模型训练的太好，但是在新的数据中表现却不尽人意的情况。从上图可以看出，我们的训练准误差和测试误差在层
浅谈ResNeSt 论文名称：ResNeSt: Split-Attention Networks 论文地址：https://hangzhang.org/files/resnest.pdf 代码地址：https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt 目前而言，神经网络中常用的特征提取网络是ResNet。ResNet的特殊结构解决了深层网络所带来的梯度等
深度学习中的优化是一项极度复杂的任务，本文是一份基础指南，旨在从数学的角度深入解读优化器。
一般而言，神经网络的整体性能取决于几个因素。通常最受关注的是网络架构，但这只是众多重要元素之一。还有一个常常被忽略的元素，就是用来拟合模型的优化器。
为了说明优化的复杂性，此处以 ResNet 为例。ResNet18 有 11,689,512 个参数。寻找最佳参数配置，也就
机器之心深度学习中的优化是一项极度复杂的任务，本文是一份基础指南，旨在从数学的角度深入解读优化器。一般而言，神经网络的整体性能取决于几个因素。通常最受关注的是网络架构，但这只是众多重要元素之一。还有一个常常被忽略的元素，就是用来拟合模型的优化器。为了说明优化的复杂性，此处以 ResNet 为例。ResNet18 有 11,689,512 个参数。寻找最佳参数配置，也就是在 11,689,512 维
需要 ImageNet-1k 数据集的来这篇博文: 但是要准备好 240 GB 大小的磁盘空间哈，因为数据集压缩包是 120 GB 多一些。本文是关于 ResNet-50 在 ImageNet 上的实验研究，目前的话，实验数据集分别是 ImageNet-240 和 ImageNet-1k，其中前者是后者的一个子集。接下来直接上实验结果吧，第一次实验，我是 freeze all layer exc
本文以CBAM和SE注意力机制的添加过程为例，主要介绍了向YOLOv5中添加注意力机制的具体步骤 本文主要包括以下内容一、CBAM注意力机制添加（1）在common.py中添加可调用的CBAM模块（2）向yolo.py文件添加CBAMC3判断语句（3）修改yaml文件二、SE注意力机制添加（1）在common.py中添加可调用的SE模块（2）向yolo.py文件添加SE判断语句（3）修改yaml文
知识蒸馏是将一个已经训练好的网络迁移到另外一个新网络，常采用teacher-student学习策略，已经被广泛应用在模型压缩和迁移学习中。这里要介绍的MEAL V2是通过知识蒸馏提升ResNet50在ImageNet上的分类准确度，MEAL V2不需要修改网络结构，也不需要其他特殊的训练策略和数据增强就可以使原始ResNet50的Top-1准确度提升至80%+，这是一个非常nice的work。ME
