文章目录讨论的问题梯度消失/梯度爆炸解决方法Batch Normalization文中亮点实验model.pytrain.py迁移学习编辑数据集predict.py 讨论的问题梯度消失/梯度爆炸梯度小于1，反向传播过程中，每过一层都要乘以小于1的数，最终趋于0，即梯度消失梯度大于1，反向传播过程中，每过一层都要乘以大于1的数，最终趋于无穷，即梯度爆炸解决方法数据进行标准化处理权重初始化Batch
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2024-03-21 17:17:40
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Resnext就是一种典型的混合模型，有基础的inception+resnet组合而成，通过学习这个模型，你也可以通过以往学习的模型组合，我们每次去学习掌握一个模型的精髓就是为了融合创造新的模型。 第一步先了解下图的含义 这是resnext的三种结构，这三种结构是等价的，但是©这种结构代码容易构造，所以代码以（c）的讲解。resnext的本质在与gruops分组卷积，在之前的mobilenet网络
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2024-01-02 12:24:11
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这篇文章是用来讲解Resnet(残差网络)代码的，结合代码理解残差网络结构。目录Bottleneck类Conv3×3Conv1×1 BasicBlock ResNet _make_layer代码解析完整的ResNet代码：可以直接调用torch内置的resnet官方代码。from torchvision.models import resnet50
model = r
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2024-02-23 15:58:20
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文章目录首先使用 numpy 实现网络。张量autograd定义torch.autograd.Function的子类nn包优化模型自定义 nn 模块控制流+权重共享?是不是级联的思想？ 首先使用 numpy 实现网络。Numpy 提供了一个 n 维数组对象，以及许多用于操纵这些数组的函数。 Numpy 是用于科学计算的通用框架。 它对计算图，深度学习或梯度一无所知。 但是，我们可以使用 nump
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2024-09-22 12:22:04
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ResNet复现
原创
2022-07-01 17:05:34
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目录一、提出原因 1、堆叠网络造成的问题2、解决深度网络的退化问题二、残差结构三、Resnet网络结构1.原理分析2、结构分析3、代码分析（内含分析和注释）一、提出原因 1、堆叠网络造成的问题传统的想法是如果我们堆叠很多很多层，或许能让网络变得更好。然而现实却是：堆叠网络后网络难以收敛，而且梯度爆炸（梯度消失）在一开始就阻碍网络的收敛，让网络难以训练，得到适当的参数。2、解决深
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2024-02-15 09:33:45
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目录1、作业简介1.1、问题描述 1.2、预期解决方案1.3、数据集1.4、部分数据展示2、数据预处理2.1、数据集结构2.2、数据集的探索性分析2.3、图像数据的预处理2.4、标签数据的预处理2.5、使用 DataLoader 加载数据3、ResNet50模型3.1、ResNet50的网络结构及其中间的维度变换3.2、通过导包直接使用ResNet503.3、用Resnet50进行训练（
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2024-06-27 06:35:03
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看的多个Kaggle上 图片分类比赛 的代码，发现基本都会选择resnet网络作为前置网络进行训练，那么如何实现这个呢？ 本文主要分为两个部分第一个部分讲解如何使用PyTorch来实现前置网络的设置，以及参数的下载和导入第二个部分简单讲一下resnet运行的原理。第一部分：实现有一个非常好用的库，叫做torchvision。这个是torchvision的官方文档 这个库有三个部分：torchvis
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2023-12-01 09:07:31
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更新：项目开源github地址：https://github.com/LongJun123456/Faster-rcnn-tensorflowFaster-rcnn作为经典的两步检测网络，其anchor的概念与思想在之后的很多检测网络中也有应用。像Yolo中bounding box的思想就是借鉴的anchor的思想。并且Faster-rcnn的性能放在今天也还算是比较不错的，在很多领域内都是通过对
文章目录Resnet论文精读Resnet网络结构图PaddlePaddle复现目前在看《从零开始学视觉Transforme
原创
2022-12-08 14:28:02
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RCAN复现摘要：RCAN是一种很深的卷积神经网络，其包含 RIR（Residual In Residual）架构，加快了网络的训练速度，还包含通道注意力（Channel Attention）机制，通过对特征通道之间的相互依赖性建模来自适应地重新缩放每个通道的特征。本文通过下载的RCAN源代码，搭建了相应的环境对其进行复现，并对复现过程相应的步骤进行了详细介绍。关键字：RCAN，RIR,CA1.环
目录前言一、GaitSet模型简介二、数据集介绍（原文链接：[]()）三.数据预处理四、测试1、config.py配置2、test.py运行 以下是本篇文章正文内容，提供对于GaitDatasetB数据集的GaitSet论文的复现，下面案例可供参考PS：再次重申，博主并非研究GaitSet方向，该文章为小学期作业，因此探究并不深入，博主对模型理解也不深入，大家遇到问题可以在评论区提问，欢迎大家同
文章目录准备工作BasicBlock块ResNet-18、34网络结构完整代码:小总结准备工作
原创
2022-10-28 09:10:53
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文章目录前言第1-2页摘要与引言残差模块第2-3页文献综述第3-4页深
原创
2022-10-28 09:11:01
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残差网络是由来自 Microsoft Research 的 4 位学者提出的卷积神经网络，在 2015 年的 ImageNet 大规模视觉识别竞赛（ILSVRC）中获得了图像分类和物体识别的第一名，获得 COCO 数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。残差网络的特点是容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。其内部的残差块使用了跳跃连接，缓解了在深度神经网络中增加深度带来的梯度消失问
前言基于上一篇理论分析，今天我们探讨学习下ResNet的代码实现，如果没有看过<<经典网络学习-ResNet>>建议先看下。在我写这篇前，我也调研了网上的其他实现,都不如pytorch官方源码实现好,所以官方版本讲解如何实现resNetpytorch resnet 源码链接ResNet 架构这里依然放上论文中的架构图：图中的每一层其实就是BasicBlock或者BotteN
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2023-12-31 20:33:57
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摘要ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军，在top5上的错误率为3.57%，同时参数量比VGGNet低，效果非常明显。
原创
2022-04-22 23:15:30
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摘要本文用于学习代码生成论文：code2seq: Generating Sequences from Structured Representations of Code Tensorflow版本：https://github.com/tech-srl/code2seq jupyter+pytorch版本：https://github.com/m3yrin/code2seq 本文跑的是
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2024-05-09 09:07:08
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class ResNet(nn.Module):首先定义了类ResNet，继承了nn.Module模块。继承nn.Module模块是pytorch的使用要求，这样ResNet可以作为一个Module自动进行求导等操作。下面开始介绍ResNet类里面的各个函数，其中还会涉及到Bottlenect类。这个类会单独拎出来讲。Class ResNet(nn.Module)函数_load_pretraine
0、前言何凯明等人在2015年提出的ResNet，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，获评CVPR2016最佳论文。因为它“简单与实用”并存，之后许多目标检测、图像分类任务都是建立在ResNet的基础上完成的，成为计算机视觉领域重要的基石结构。本文对ResNet的论文进行简单梳理，并对其网络结构进行分析，然后对Torchvision版的ResNet代码
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2024-04-28 19:34:42
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