使用LSTM模型重新进行数字求和实验，验证LSTM模型的长程依赖能力。 6.3.1 模型构建6.3.1.1 LSTM层LSTM层的代码与SRN层结构相似，只是在SRN层的基础上增加了内部状态、输入门、遗忘门和输出门的定义和计算。这里LSTM层的输出也依然为序列的最后一个位置的隐状态向量。代码实现如下：import torch.nn.functional as F
import torch
先说明，本文不是本人所写，是本人翻译得来，目的是系统整理一下，供以后深入研究时引用，ResNet变体宽剩余网络（WRN）：从“宽度”入手做提升：Wide Residual Network（WRN）由Sergey Zagoruyko和Nikos Komodakis提出。虽然网络不断向更深层发展，但有时候为了少量的精度增加需要将网络层数翻倍，这样减少了特征的重用，也降低训练速度。因此，作者从“宽度”的
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2024-09-23 16:46:07
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引言深度残差网络（Deep residual network, ResNet）的提出是CNN图像史上的一件里程碑事件，让我们先看一下ResNet在ILSVRC和COCO 2015上的战绩：
ResNet取得了5项第一，并又一次刷新了CNN模型在ImageNet上的历史：
ResNet的作者何凯明也因此摘得CVPR2016最佳论文奖，当然何博士的成就远不止于此，感兴趣的可以去搜一下他
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2024-03-25 12:46:06
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文章目录1 背景简介2 MobileNetV2 要点2.1 Inverted Residuals（倒残差结构）2.2 Linear Bottlenecks（线性瓶颈结构）3 代码实现 - pytorch 1 背景简介 提出 MobileNetV1 后，谷歌团队又于次年（2018 年）提出 MobileNetV2 网络。相较于 MobileNetV1， MobileNetV2 准确率更高，模型更
前言 学习cs231n时接触到这篇文章，这篇文章提出了ResNet，ResNet可以说是深度学习史上的一个里程碑，具有很高的价值，因此打算好好理解以下ResNet的思想和方法。问答总结残差网络提出的动机是什么?根据动机作者是如何提出残差网络的？残差网络shortcut部分是恒等映射是最优的，基于此，作者将relu移到了处。从直观理解、梯度消失、模型集成、破坏对称性说明残差网络为何起作用。ResNe
目录残差网络（ResNet）1、残差学习2、函数类3、残差块一、identity-add 操作恒等操作（Identity Operation）加法操作（Addition Operation）Identity-Add 在残差网络中的应用为什么使用 Identity-Add二、projected-add操作投影（Projection）加法（Addition）Projected-Add 操作Projec
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2024-09-19 09:07:05
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BERT 模型参数很多，进一步提升模型规模会受到 GPU/TPU 内存大小的限制。Google 提出了 ALBERT[1][2]（A Lite BERT）来解决这个问题。ALBERT 使用了两项降低参数量的技术，并改进了 NSP 预训练任务：一、嵌入矩阵分解不管是 BERT，还是后续在 BERT 基础上改进的模型 XLNet，RoBERTa，他们的嵌入向量维度和隐藏层维度都是相等的，这样能进行残差
本文是接着上一篇目录残差网络1 堆叠多层卷积 2 残差网络结构：用来解决深层网络训练难度过大的问题 ◼ 残差网络的实现 ◼ 残差模型实验结果 ◼ 残差模型与同等深度卷积的对比残差网络1 堆叠多层卷积理论上
，深层的网络效果不会比浅层网络差， 因为
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2024-04-18 13:43:59
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顾名思义，深度残差收缩网络是在“残差学习ResNet”基础上的一种改进网络，是由“残差学习”和“收缩”两部分所组成的。其中，ResNet在2016年斩获了ImageNet图像识别竞赛的冠军，目前已经成为了深度学习领域的基础网络；“收缩”指的是“软阈值化”，是许多信号降噪算法的关键步骤。在深度残差收缩网络中，软阈值化所需要的阈值，实质上是借助注意力机制设置的。在本文中，我们首先对残差网络、软阈值化和
我们都知道随着神经网络深度的加深，训练过程中会很容易产生误差的积累，从而出现梯度爆炸和梯度消散的问题，这是由于随着网络层数的增多，在网络中反向传播的梯度会随着连乘变得不稳定（特别大或特别小），出现最多的还是梯度消散问题。残差网络解决的就是随着深度增加网络性能越来越差的问题。 resnet中最典型的模块就是上面的部分，通过这样一个“短路”的方式，使得短路前的层再差也能保证其训练好，即，如果
RepVGG模型介绍RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again RepVGG在VGG的基础上进行改进，主要的思路包括：
在VGG网络的Block块中加入Identity和残差分支，相当于把ResNet网络中的精华应用了到VGG网络中；模型推理阶段，通过Op融合策略将所有的网络层都转换为Conv3*3，便于网络的部署和加速RepVGG的网络结构设
1. 残差块ResNet沿用了VGG完整的 3×3 卷积层设计。 残差块里首先有2个有相同输出通道数的 3×3 卷积层。 每个卷积层后接一个批量规范化层和ReLU激活函数。 然后我们通过跨层数据通路，跳过这2个卷积运算，将输入直接加在最后的ReLU激活函数前。这样的设计要求2个卷积层的输出与输入形状一样，从而使它们可以相加。 如果想改变通道数，就需要引入一个额外的 1×1 卷积层来将输入变换成需要
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2024-03-17 15:41:08
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深度残差网络（Deep residual network, ResNet）的提出是CNN图像史上的一件里程碑事件，在2015年提出的时候便取得了五项第一，而何恺明大神也凭借这一paper斩获CVPR 2016 Best Paper Honorable Mention。
目录背景（深度网络的退化问题）残差结构残差结构起作用的原因网络结构实验结果论文地址背景（深度网络的退化问
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2024-06-04 23:32:07
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2024-07-31 11:18:14
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残差结构Residual 初次接触残差结构是在ResNets的网络中，可以随着网络深度的增加，训练误差会越来越多（被称为网络退化）的问题，引入残差结构即使网络再深吗，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。 残差结构示意图
残差网络的设计思想 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
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2023-12-14 12:07:31
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ResNet残差网络Pytorch实现——Bottleneck残差块上一篇：【课程1 - 第二周作
原创
2023-01-17 08:29:18
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ResNet残差网络Pytorch实现——BasicBlock残差块上一篇：【课程1 - 第二周作业】
原创
2023-01-17 08:29:38
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一、背景ResNet是何凯明等人在2015年提出的模型，获得了CVPR最佳论文奖，在ILSVRC和COCO上的比赛成绩：（以下比赛项目都是第一） ImageNet ClassificationImageNet DetectionImageNet LocalizationCOCO DetectionCOCO SegmentationResnet，被誉为撑起计算机视觉半边天的文章，重要性不言
网络退化问题AlexNet、VGG、GoogleNet结构都是通过加深网络结果，但是网络的深度提升不能通过层与层的简单堆叠来实现。由于梯度消失问题，深层网络很难训练。因为梯度反向传播到前面的层，重复相乘可能使梯度无穷小。结果就是，随着网络的层数更深，其性能趋于饱和，甚至开始迅速下降，ResNets 残差网络2015年何恺明推出的ResNet在ISLVRC和COCO上横扫所有选手，获得冠军。ResN
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2024-03-25 21:29:20
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