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
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
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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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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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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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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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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ResNet残差网络Pytorch实现上一篇：【课程1 - 第二周作业】 ✌✌✌✌ 【目录,include_top=True):
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2023-01-17 08:40:13
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Darknet53原理 Darknet53是一个卷积神经网络模型，在2018年由Joseph Redmon在论文"YOLOv3: An Incremental Improvement"中提出，用于目标检测和分类任务。它是YOLOv3的核心网络模型，其设计思路是通过堆叠多个卷积和残差连接层来提高特征提取的效
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2024-07-31 17:35:41
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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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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
CNN卷积神经网络之Inception-v4,Inception-ResNet前言网络主干结构1.Inception v42.Inception-ResNet(1)Inception-ResNet v1(2)Inception-ResNet v23.残差模块的scaling训练策略结果代码 未经本人同意，禁止任何形式的转载！前言《Inception-v4, Inception-ResNet an
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2024-03-31 15:56:20
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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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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
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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ResNet简单介绍 ResNet是15年提出的经典网络了。在ResNet提出之前，人们发现当模型层数提升到一定程度后，再增加层数就不再能提升模型效果了——这就导致深度学习网络看似出现了瓶颈，通过增加层数来提升效果的方式似乎已经到头了。ResNet解决了这一问题。 ResNet的核心思想就是引入了残差边。即一条直接从输入添加到输出的边。 这样做有什么用处呢？可以
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2024-02-26 14:00:26
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=更深的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架，以简化网络的训练，这些网G网络...
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2023-04-07 14:01:21
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Deep Residual Learning for Image Recogntion 文章目录Deep Residual Learning for Image Recogntion摘要1. 介绍
问题一：梯度消失
深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。
文章涉及使用到的框架以PyTorch和TensorFlow为主。默认读者已经掌握Python和TensorFlow基础。如有涉及到PyTorch的部分，会顺带介绍相关的入门
