原论文名：《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》alexnet网络中引入了 Relu激活函数，标准化LRN（Local Response Normalization），Dropout，覆盖的池化操作(Overlapping Pooling) 等 1.ReLu激活函数alexn
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2024-10-12 09:07:51
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残差网络残差网络（Residual Network简称ResNet）是在2015年继Alexnet Googlenet VGG三个经典的CNN网络之后提出的，并在ImageNet比赛classification任务上拔得头筹，ResNet因其简单又实用的优点，现已在检测，分割，识别等领域被广泛的应用。 ResNet可以说是过去几年中计算机视觉和深度学习领域具开创性的工作,有效的解决了随着网络的加深
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2024-03-08 22:11:53
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ResNet解决的不是梯度弥散或爆炸问题，kaiming的论文中也说了:臭名昭著的梯度弥散/爆炸问题已经很大程度上被normalized initialization and intermediate normalization layers解决了;由于直接增加网络深度的(plain)网络在训练集上会有更高的错误率，所以更深的网络并没有过拟合，也就是说更深的网络效果不好ResNet最初
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2024-04-10 09:51:30
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作者：Jens Behrmann、Will Grathwohl、，
近日，来自德国不来梅大学和加拿大多伦多大学的研究者提出一种新架构——可逆残差网络，可用于分类、密度估计和生成任务。而在此之前，单个架构无法在判别和生成任务上同时取得优秀性能。值得一提的是，NeurIPS 2018 最佳论文获得者 David Duvenaud 、陈天琦也是本文作者。
神经网络模型的一个主要诉求是用
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2024-08-14 15:44:50
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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
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2024-04-18 20:12:51
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1，为什么提出ResNet网络？在不断加深的神经网络的深度时，会出现退化的问题，即准确率会先上升然后达到饱和，再持续增加深度后其准确率下降了。这不是由于过拟合导致的，因为这不仅导致训练集上误差增大，测试集上误差也增大。原因是随着网络越来越深，训练变得越来越难，网络的优化变得越来越难。理论上，层度越深的网络其学习到语义信息越丰富，提取的特征效果会越好；但是，实际上，由于深度增加导致网络难以训练，产生
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2024-05-02 11:24:57
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Deep Residual Learning for Image Recognition 这篇论文已很有名参考了大家阅读后的看法http://www.jianshu.com/p/e58437f39f65，也想聊聊自己阅读后的理解 网络深度是影响深度卷积神经网络性能的一大因素，但是研究者发现当网络不断加深时，训练的结果并不好。这
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2024-03-06 05:27:33
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图片在经过多层卷积的采样后在较深的网络层上会出现一些奇怪的现象，就是明明是不同的图片类别，但是却产生了看上去比较近似的对网络的刺激效果。这种差距的减小也就使得最后的分类效果不会太理想。第三个原因：因为网络深度太大所以残差传播的过程在层与层之间求导的过程中会进行相乘叠加，一个小于1或一个大于1的数字在经过150层的指数叠加就会变得很大或者很小，我们自己手算一下也能算出来，0.8的150次方大约是2.
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2024-05-08 22:21:29
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Deep Residual Learning for Image Recognition摘要深度神经网络很难去训练，本文提出了一个残差学习框架来简化那些非常深的网络的训练，该框架使得层能根据其输入来学习残差函数而非原始函数。本文提出证据表明，这些残差网络的优化更简单，而且通过增加深度来获得更高的准确率引言深度网络很好的将一个端到端的多层模型中的低/中/高级特征以及分类器整合起来，特征的等级可以通过
ResNet改进原理介绍论文笔记Identity Mappings in Deep Residual NetworksAbstract深度剩余网络是一系列极深的体系结构，显示出令人信服的准确性和良好的收敛行为。在本文中，我们分析了剩余构建块背后的传播公式，这表明在使用身份映射作为跳过连接和加法激活后，前向和后向信号可以直接从一个块传播到任何其他块。一系列消融实验证明了这些恒等式映射的重要性。这促使
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2024-03-17 10:22:58
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PSPNet 知识蒸馏PSPNet logits 蒸馏和特征蒸馏IntroductionInnovations蒸馏现状本文方法原理以及公式Results PSPNet logits 蒸馏和特征蒸馏Introduction随着神经网络和CNN的发展，越来越多的复杂问题可以得到解决，但近年来，伴随着计算机的性能提升，神经网络结构变得越来越复杂和庞大。为了获得更高性价比的模拟计算，神经网络的迁移学习和
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
Deep Residual Learning for Image Recognition1. 思想作者根据输入将层表示为学习残差函数。实验表明，残差网络更容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。核心是解决了增加深度带来的副作用（退化问题），这样能够通过单纯地增加网络深度，来提高网络性能。作者在ImageNet上实验了一个152层的残差网络，比VGG深8倍，取得了3.57%的错误率。作者通
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2024-05-05 15:14:50
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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。 
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2024-05-09 11:41:19
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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
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2024-05-08 12:38:39
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Abstract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刻得多。该框架使得层能根据其输入来学习残差函数而非原始函数（unreferenced functions）。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，并可以获得精度从大幅增加的深度。在ImageNet数据集上，我们评估残差网络的深度为152层，比VGG网[40
=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
resnet发现网络越深，效果反而会退化，于是引入残差这个东西。 使用了残差，左边是两次的卷积操作，得到f(x)，右边是直接传入自身，即短路连接，思想是拟合这个f(x)，至少不会比原来的更差，大不了f(x)取0，之后逐个元素相加即可。这就是一个残差模块。 因为最后要相加，所以两个的高、宽、channel必须一样。右边这个使用的两个1*1卷积是用来降低升高维度的。右边这个参数可以减少很多。 这里的每
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2024-04-29 19:23:44
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