目录1，CNN演化2，残差连接想法的基础3，残差结构4，为什么残差连接有效 4.1 简化学习过程，增强了梯度传播解决梯度消散4.2 为什么可以解决网络退化问题4.3 残差打破了网络的不对称性4.4 增加模型的泛化能力GoogLeNet的22层网路已经接近当时探索的网络深度的极限了。知道残差网络的出现，使得1000层的网络构建已经不再是梦想；1，CNN演化先引入一张CN
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2024-07-27 19:51:18
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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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=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
残差网络基本结构随记
原创
2023-08-03 19:52:19
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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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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
1.对于残差神经网络的shortcut结构的理解有两种，看大家的代码全都是先使用tf.nn.conv2d()函数将输入与1*1的卷积核进行卷积，生成通道数与输出通道数相同的特征图，将这张特征图与经过三个卷积层特征图进行点对点相加，这样就将初级特征前馈到了后面，很好的保留了初级特征。 代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-
# 这里使用结合SEnet、inception结构和sho
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2024-08-20 21:49:41
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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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残差网络ResNet笔记 一、总结 一句话总结： ResNet核心是解决了增加深
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2020-09-21 08:52:00
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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
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
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
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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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
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2024-07-31 11:18:14
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论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf1、引言-深度网络的退化问题在深度神经网络训练中，从经验来看，随着网络深度的增加，模型理论上可以取得更好的结果。但是实验却发现，深度神经网络中存在着退化问题(Degradation problem)。可以看到，在下图中56层的网络比20层网络效果还要差。 上面的现象与过拟合不同，过拟合的表现是训练误差
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2024-05-20 22:43:26
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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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