最近我在学习一个手写公式识别的网络，这个网络的backbone使用的是DenseNet，我想将其换成ResNet 至于为什么要换呢，因为我还没换过骨干网络，就像单纯拿来练练手，增加我对网络的熟悉程度，至于会不会对模型的性能有所提升，这我不知道。废话不多说，直接开干这个网络中使用的是DenseNet-100，这里的100是这么来的 100=（16+16+16）2+1（77的卷积）+3（transit
作业内容：1：文字回答：ResNet的shortcut connection与Highway Net有什么差别？答：残差网络可以理解为将gata function融入了residual functions。也就是残差网络的residual不仅仅学习到怎样transform还学习到是否transform。multiple nonlinear layers能够学习到对合适的数据进行复杂的transfo
转载
2024-10-18 21:19:44
43阅读
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
在讨论度量空间的稠密性的时候，涉及到一些概念，下面我们逐一进行讨论一下，以区分不同，方便理解和记忆。(一)稠密：设R是度量空间，A及E是R中的点集。如果E中的任何一点的任何环境都含有集A中的点，就称A在E中稠密。教材里面好像也称呼A为稠密子集。仔细推敲这个概念，需要特别注意的是A和E都是一个度量空间的点集，而且它们之间可能不相交，也可能不相交，另外就是特别注意两个任何，也就是E中的任何一点的任何环
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，在2015年提出的时候便取得了五项第一，而何恺明大神也凭借这一paper斩获CVPR 2016 Best Paper Honorable Mention。
目录背景（深度网络的退化问题）残差结构残差结构起作用的原因网络结构实验结果论文地址背景（深度网络的退化问
转载
2024-06-04 23:32:07
149阅读
目录讲解PyTorch可视化ResNet50特征图讲解PyTorch可视化ResNet50特征图在计算机视觉任务中，ResNet50是一个非常流行和强大的预训练模型。不仅可以用它来进行图像分类，还可以使用它来提取图像特征。在这篇博客文章中，我们将讨论如何使用PyTorch对ResNet50的特征图进行可视化。 首先，我们需要安装PyTorch和其他必要的库。在终端中运行以下命令：bashCopy
转载
2024-06-30 09:30:51
191阅读
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
Residual Attention Network for Image ClassificationAbstract在本论文中，我们提出了“Residual Attention Network”，这是一种使用注意力机制的卷积神经网络，它可以与先进的前向传播网络体系结构结合，以端到端的训练方式。我们的Residual Attention Network是通过叠加产生注意力感
转载
2024-05-19 15:46:17
59阅读
首先回顾ResNetv1， 这里把第一版本的ResNet叫做原始版本，原始版本中的网络结构由大量残差单元（“Residual Units”）组成，原文中的残差单元有两种(见图1)，一种是building block，一种是“bottleneck” building block，本文中以building block为例。图1.原版本ResNet中提到的两种残差单元。左边是building block
【导读】2020年，在各大CV顶会上又出现了许多基于ResNet改进的工作，比如:Res2Net，ResNeSt，IResNet，SCNet等等。为了更好的了解ResNet整个体系脉络的发展，我们特此对ResNet系列重新梳理，并制作了一个ResNet专题，希望能帮助大家对ResNet体系有一个更深的理解。本篇文章我们将主要讲解ResNet、preResNet、ResNext以及它们的代码实现。R
转载
2024-04-07 14:25:03
153阅读
先说明，本文不是本人所写，是本人翻译得来，目的是系统整理一下，供以后深入研究时引用，ResNet变体宽剩余网络（WRN）：从“宽度”入手做提升：Wide Residual Network（WRN）由Sergey Zagoruyko和Nikos Komodakis提出。虽然网络不断向更深层发展，但有时候为了少量的精度增加需要将网络层数翻倍，这样减少了特征的重用，也降低训练速度。因此，作者从“宽度”的
转载
2024-09-23 16:46:07
355阅读
使用LSTM模型重新进行数字求和实验，验证LSTM模型的长程依赖能力。 6.3.1 模型构建6.3.1.1 LSTM层LSTM层的代码与SRN层结构相似，只是在SRN层的基础上增加了内部状态、输入门、遗忘门和输出门的定义和计算。这里LSTM层的输出也依然为序列的最后一个位置的隐状态向量。代码实现如下：import torch.nn.functional as F
import torch
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
转载
2024-04-18 13:43:59
323阅读
一、MobileNet-v2MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks论文链接：https://arxiv.org/abs/1801.04381
论文翻译：https://www.e-learn.cn/content/qita/675949
论文详解：论文代码：https://github.com/tensorflow/models
一、背景ResNet是何凯明等人在2015年提出的模型，获得了CVPR最佳论文奖，在ILSVRC和COCO上的比赛成绩：（以下比赛项目都是第一） ImageNet ClassificationImageNet DetectionImageNet LocalizationCOCO DetectionCOCO SegmentationResnet，被誉为撑起计算机视觉半边天的文章，重要性不言
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
转载
2024-03-17 15:41:08
328阅读
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
280阅读
文章目录1 背景简介2 MobileNetV2 要点2.1 Inverted Residuals（倒残差结构）2.2 Linear Bottlenecks（线性瓶颈结构）3 代码实现 - pytorch 1 背景简介 提出 MobileNetV1 后，谷歌团队又于次年（2018 年）提出 MobileNetV2 网络。相较于 MobileNetV1， MobileNetV2 准确率更高，模型更
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
140阅读
