之前提到，深度神经网络在训练中容易遇到梯度消失/爆炸的问题，这个问题产生的根源详见之前的读书笔记。在 Batch Normalization 中，我们将输入数据由激活函数的收敛区调整到梯度较大的区域，在一定程度上缓解了这种问题。不过，当网络的层数急剧增加时，BP 算法中导数的累乘效应还是很容易让梯度慢慢减小直至消失。这篇文章中介绍的深度残差 (Deep Residual) 学习网络可以说根治了这种
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2024-05-09 13:04:41
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论文地址：Identity Mappings in Deep Residual Networks 译文地址：http://blog.csdn.net/wspba/article/details/60750007 Identity Mappings in Deep Residual Networks（
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2017-11-22 16:41:00
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摘要更深层次的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架来简化网络的训练，这些网络比以前使用的网络要深的多。我们显式地将层重新表示为参考层输入的学习残差函数，而不是学习未引用的函数。我们提供了全面的经验证据表明，这些残差网络更容易优化，并可以从大幅增加的深度获得精度。在ImageNet数据集上，我们评估了高达152层的剩余网—比VGG网深8倍，但仍然具有较低的复杂性。这些残差网的集合在Ima...
原创
2021-08-13 09:42:49
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1 引言2 相关工作3 深度残差学习3.1 残差学习3.2 通过捷径进行恒等映射3.3 网络架构3.4 实现4 实验4.1 ImageNet分类4.2 CIFAR-10与分析4.3 PASCAL和MS COCO上的目标检测参考文献Deep Residual Learning for Image RecognitionDeep\ _{}Residual\ _{}Learning\ _{}for\ _{}Image\ _{}RecognitionD.
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2021-05-20 07:30:29
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1 引言2 相关工作3 深度残差学习3.1 残差学习3.2 通过捷径进行恒等映射3.3 网络架构3.4 实现4 实验4.1 ImageNet分类4.2 CIFAR-10与分析4.3 PASCAL和MS COCO上的目标检测参考文献Deep Residual Learning for Image RecognitionDeep\ _{}Residual\ _{}Learning\ _{}for\ _{}Image\ _{}RecognitionD.
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2021-07-31 09:42:55
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论文地址：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural NetworksCaffe代码：https://
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2023-06-25 07:42:52
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1. 摘要 更深的神经网络通常更难训练，作者提出了一个残差学习的框架，使得比过去深许多的的网络训连起来也很容易。 在 ImageNet 数据集上，作者设计的网络达到了 152 层，是 VGG 19 的 8 倍，但却有着更低的复杂性。通过集成学习模型最终取得了 3.57% 的错误率，获得了 ILSVR
原创
2021-06-10 14:32:06
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图像识别中的深度残差学习 摘要更深的神经网络更加难以训练。我们提出了一个残差学习框架，以简化比那些以往使用
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2021-12-10 16:02:39
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更深层次的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架，以简化对比以前使用的网络更深入的网络的训练。我们根据层输入显式地将层重新表示为学习残差函数（ learning residual functions），而不是学习未定义函数。我们提供了综合的经验证据，表明这些残差网络易于优化，并且可以从大幅度增加的深度中获得精度。在ImageNet数据集上，我们估计残差网络的深度可达152层--是vgg网络的
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2023-08-23 23:39:41
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论文链接：https://arxiv.org/abs/1611.05431PyTorch代码：https://github.com/miraclew
原创
2023-06-25 10:01:56
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深度特征金字塔残差网络paper:github:单位： 韩国科学技术院；在2018QS世界大学排名中位列世界40位 [2] ；在2014年的QS亚洲排名中位列第2位 [3] ，比清华，北大还牛。摘要： 近年来，深度卷积神经网络（DCNN）在图像分类任务中表现出了显着的性能。通常，深度神经网络结构是由大量的卷积层组成的堆栈，并且它们通过池化沿着空间维度执行下采样以减少存储器的使用时间。同...
原创
2021-09-07 10:25:01
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摘要： 图像超分辨率(SR)是提高计算机视觉中图像和视频分辨率的一类重要图像处理技术。近年来，利用深度学习技术实现图像超分辨率技术取得了显著进展。在调查中，我们的目的是给出在一个系统的方式中使用深度学习方法来实现图像超分辨率的最新进展。我们可以将现有的SR技术研究大致分为三类有监督的SR(supervised SR）、无监督的SR（unsupervised SR）和特定领域的SR（and dom
Endnote可以满足大部分文献格式的需求，特别是各大杂志都可以从网上搜到。但有时候我们在撰写基金申请材料，生成个人简历，或者是不记得以前使用的格式对应的杂志名字时，我们可以自定义文献的引用格式，手动DIY编辑一个。从头开始创建新的文献格式如何创建及基本信息 Edit -> Output Styles -> New Style，就可以看到下图页面"About this Style"是关
Tao W, Ling H, Shi Z, et al. Deep Learning with Data Privacy via Residual Perturbation[A]. arXiv, 2024.
贡献
文章提出了一种基于随机微分方程（SDE）的残差扰动方法，用于保护深度学习中的数据隐私。该方法通过在ResNet的每个残差映射中注入高斯噪声来实现隐私保护。
超参数少且计算高效： 与
A State-of-the-Art Survey on Deep Learning Theory and Architectures摘要近年来，深度学习在各种应用领域取得了巨大成功。机器学习这一新领域发展迅速，已应用于大多数传统应用领域，以及一些提供更多机会的新领域。基于不同类别的学习，人们提出了不同的方法，包括有监督、半监督和无监督学习。实验结果表明，在图像处理、计算机视觉、语音识别、机器翻译
微软亚洲研究院ResNet深度残差网络。 2016年CVPR最佳论文:Deep Residual Learning for Image Recognition。作者：何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑。 通过残差模块解决深层网络的退化问题，大大提升神经网络深度，各类计算机视觉任务均从深度模型提取出的特征中获益。 ResNet获得2015年ImageNet图像分类、定位、目标检测竞赛冠军，MS COCO
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2023-10-31 22:18:18
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深度学习论文笔记：DeepResidualNetworkswithDynamicallyWeightedWaveletCoefficientsforFaultDiagnosisofPlanetaryGearboxes这篇文章将深度学习算法应用于机械故障诊断，采用了“小波包分解+深度残差网络(ResNet)”的思路，将机械振动信号按照故障类型进行分类。文章的核心创新点：复杂旋转机械系统的振动信号包含
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2018-11-30 11:24:15
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深度在神经网络中有及其重要的作用，但越深的网络越难训练。 随着深度的增加，从训练一开始，梯度消失或梯度爆炸就会阻止收敛，normalized initialization和intermediate normalization能够解决这个问题。但依旧会出现degradation problem：随着深
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2017-04-11 16:21:00
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一、前言深度残差网络（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,
ImageNet分类Top-5误差：
那么ResNet为什么会有如此优异的表现呢？其实ResNet是解决了深度CNN模型难训
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2020-05-25 15:06:00
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什么是IEEE引用格式？引用格式包括文中引用格式和文末文献列表的格式。IEEE是Institute of Electrical and Electronics Engineers的英文缩写（电气与电子工程师协会）。IEEE引用格式在计算机科学和电气工程的学术论文中被广泛使用。IEEE引用格式的特征是在方括号内使用数字，而不是使用上标数字的传统引用方式。这种引用格式能使作者在一句话中轻松引用多个文献
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2024-07-25 21:07:07
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