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
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
=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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在深度学习中，为了增强模型的学习能力，网络层会变得越来越深，但是随着深度的增加，也带来了比较一些问题，主要包括：
模型复杂度上升，网络训练困难；
梯度消失/梯度爆炸
网络退化，也就是说模型的学习能力达到了饱和，增加网络层数并不能提升精度了。
为了解决网络退化问题，何凯明大佬提出了深度残差网络，可以说是深度学习中一个非常大的创造性工作。残差网
残差网络基本结构随记
原创
2023-08-03 19:52:19
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深度残差网络DRN ResNet网络原理深的网络一般会比浅的网络效果好，如果要进一步地提升模型的准确率，最直接的方法就是把网络设计得越深越好，这样模型的准确率也就会越来越准确。为什么不把网络层次加到成百上千层呢？带着这个问题，我们先来看一个实验，对常规的网络（plain network，也称平原网络）直接堆叠很多层次，经对图像识别结果进行检验，训练集、测试集的误差结果如下图：通过实验发
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
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
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
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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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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背景介绍 一般来说，更精细的网格，可以获得更加精确的分析结果。因此，实际工程分析中，往往需要平衡计算精度与计算时间，尤其是一些大型复杂装配体的分析问题。如果采用较大的网格尺寸，可能难以保证结果精度；如果采用较小的网格尺寸，又可能导致模型单元节点数量太多，计算机求解将耗费较多时间甚至无法求解。这个时候，我们可以考虑在分析中应用子模型技术。子模型 子模型通常是用来在原模型基础上获取更为精确
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实现上一篇：【课程1 - 第二周作业】 ✌✌✌✌ 【目录,include_top=True):
原创
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
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
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
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
RNN 有一个致命的缺陷，传统的 MLP 也有这个缺陷，看这个缺陷之前，先祭出 RNN 的 反向传导公式与 MLP 的反向传导公式：\[RNN : \ \delta_h^t = f'(a_h^t) \left (\sum_k\delta_k^tw_{hk} + \sum_{h'} \delta^{t+1}_{h'}w_{hh'} \right )\]\[MLP : \ \d
