resnet 又叫深度残差网络图像识别准确率很高，主要作者是国人哦 深度网络的退化问题深度网络难以训练，梯度消失，梯度爆炸，老生常谈，不多说resnet 解决了这个问题，并且将网络深度扩展到了最多152层。怎么解决的呢？ 残差学习结构如图 在普通的卷积过程中加入了一个x的恒等映射（identity mapping）专家把这称作 skip connections&nbs
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2024-05-17 12:37:50
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1.常用概念理解softmax loss：在计算机视觉中，一般一个做多分类的网络的结构为：多个卷积层（池化）->一个或者两个全连接层->softmax层，softmax层的神经元个数由类别数决定（例如有10类,那么softmax层就有10个神经元），每个神经元的输出表示着输入样本属于该神经元代表的类的概率，他们的和为1。数学计算公式为： &nb
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2024-08-05 14:33:57
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Resnet是用来干嘛的解决深度网络的退化问题什么是深度网络退化问题从经验来看，网络的深度对模型的性能至关重要，当增加网络层数后，网络可以进行更加复杂的特征模式的提取，所以当模型更深时理论上可以取得更好的结果，从图2中也可以看出网络越深而效果越好的一个实践证据。但是更深的网络其性能一定会更好吗？实验发现深度网络出现了退化问题（Degradation problem）：网络深度增加时，网络准确度出现
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2024-03-31 08:50:17
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记录一下看resnet论文的心得体会作者在摘要中提出一个现象：深度的神经网络是很难训练的。因此提出了一种残差学习的框架，使得训练深的神经网络变得相对简单的多。残差神经网络就是为了解决这个问题的。那么resnet网络相比于 cnn来说有什么优点呢？cnn随着层数的增多导致训练误差和测试误差都会增加，精度会降低。但是resnet不会，他这残差神经网络有其特殊的优势。层数越来越多后，例如1000层，一万
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2024-03-18 09:15:18
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ResNet网络的构建过程 构建ResNet网络是通过ResNet类进行的，ResNet类继承了Pytorch网络的基类：torch.nn.Module，然后重写了 _init_ 方法和 forward 方法，__init__方法用来定义一些参数，forward方法用来定义数据在层之间的流动顺序。 构建ResNet网络时，在函数中一般是调用torchvision.model中的resnet50
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2024-03-20 10:06:27
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一、ResNet论文：Deep Residual Learning for Image RecognitionResNet网络中的亮点：超深的网络结构（突破1000层）提出residual模块使用Batch Normalization加速训练（丢弃dropout）论文中提到，简单的堆叠卷积层与池化层并不能降低错误率，通过堆叠卷积层与池化层，会带来梯度消失或梯度爆炸、退化问题。 ResNe
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2024-04-21 17:40:08
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DenseNet和ResNet的区别有哪些ResNetDenseNet1贡献提出残差学习来解决网络加深出现的退化问题提出稠密shortcuts来缓解梯度消失问题，加强特征传播，实现特征重用，大大减少了参数量2当前层的输入不同(前面所有层输输出相加)(通道维度相拼接)3训练速度较快较慢(因为随着的增大，每一个卷积层的输入通道数也在不断增大，通常会比ResBet同层的通道数更大，拼接也带来更大的存储消
深度学习系列第一篇 局部最优点+鞍点+学习率的调节 第二篇 并行计算 深度学习 机器学习 第三篇 长短期记忆网络（LSTM）是什么怎么工作的呢？ 第四篇 Dropout解析 代码实现 第五篇 Auto-encoder 自编码器 第六篇 ResNet,Xception,DenseNet优缺点对比 文章目录深度学习系列前言一、ResNet,Xception,DenseNet是什么1.ResNet2.
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2024-06-10 01:14:18
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今日任务概览： 今天主要是利用Autogluon框架完成图像分类任务。下面主要总结其中涉及的一些要点。一、模型介绍：ResNet简介： ResNet（Residual Networks 残差网络），2015年何凯明团队提出，在2015年的ILSVRC(ImageNet)的classification、det
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2024-05-18 20:18:55
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• RCNN RCNN（Regions with CNN features）是将CNN方法应用到目标检测问题上的一个里程碑，由年轻有为的RBG大神提出，借助CNN良好的特征提取和分类性能，通过RegionProposal方法实现目标检测问题的转化。  
论文名叫《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》一张图片等价于 16x16 的单词，顾名思义，ViT就是把图片分割成 16x16 的patch，然后将这些 patch 看作 transformer 的输入。下面就一起来学习一下论文吧。目录Abstract1 Introducti
ResNet模型简介
1.网络结构
网络越深，获取的信息就越多，特征也越丰富，但是随着网络的加深，优化效果反而越差，测试数据和训练数据的准确率反而降低了。ResNet 开创性地引入了残差连接，解决了深层网络训练过程中的梯度弥散问题，是深层模型更容易训练，并且验证了随着网络层次的加深模型可以获得更好的性能。
特点
引入直连通路，使深层
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2024-03-18 00:07:06
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常规的网络的堆叠（plain network）在网络很深的时候，效果却越来越差了。其中原因之一即是网络越深，梯度消失的现象就越来越明显，网络的训练效果也不会很好。 但是现在浅层的网络（shallower network）又无法明显提升网络的识别效果了，所以现在要解决的问题就是怎样在加深网络的情况下又解决梯度消失的问题。resnet50包含两个block：ident
DenseNet论文地址：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdfDenseNet这是CVPR2017的最佳论文，由康奈尔大学博士后黄高博士（Gao Huang）、清华大学本科生刘壮（Zhuang Liu）、Facebook 人工智能研究院研究科学家 Laurens van der Maaten 及康奈尔大学计算机系教授 Kilian Q. Weinber
【深度学习】总目录深度残差网络（ResNet）由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑提出。研究动机是为了解决深度网络的退化问题，不同于过去的网络是通过学习去拟合一个分布，ResNet通过学习去拟合相对于上一层输出的残差。实验表明，ResNet能够通过增加深度来提升性能，而且易于优化，参数量更少，在许多常用数据集上有非常优秀的表现。ResNet 在2015 年的ILSVRC中取得了冠军。1 Mo
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2024-02-20 13:02:42
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VGGNet（Visual Geometry Group）可视化的几何学结构一.简介VGGNet是牛津大学计算机视觉组和ＤｅｅｐＭｉｎｄ公司共同研发一种深度卷积网络，并且在２０１４年在ILSVRC比赛上获得了分类项目的第二名和定位项目的第一名。VGGNet一共有六种不同的网络结构，但是每种结构都有含有５组卷积，每组卷积都使用３ｘ３的卷积核，每组卷积后进行一个２ｘ２最大池化，接下来是三个全连接层．在
MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《1》：论文源地址，克隆MXNet版本的源码，安装环境与测试，以及对下载的源码的每个目录做什么用的，做个解释。MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《2》：对论文中的区域提议、平移不变锚、多尺度预测等概念的了解，对损失函数、边界框回归的公式的了解，以及共享特征的训练网络的方法。MXNet的Fast
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2024-08-08 11:32:19
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ResNet ----> EfficientNetResNet: ResBlock是构成ResNet的基础模块，它在深度学习的发展中扮演了极为重要的角色。许多之后的研究和文章都将ResBlock的研究动机归于“解决梯度消失”这一问题。Res18，Res34，Res50，Res101，Res152；，网络之间的不同主要在于中间卷积部分的block参数和个数存在差异. resnet18和其他re
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2024-03-17 13:51:12
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本文采用ResNet-18+Pytorch+CIFAR-10实现深度学习的训练。 文章目录一、CIFAR-10 数据集介绍二、ResNet 神经网络的介绍1.ResNet 的网络模型2.本文用到的ResNet网络结构3.残差块的的解释4.ResNet神经网络的优缺点三、ResNet-18 代码实现四、ResNet-18 训练 CIFAR-10数据集五、使用训练好的权重分类六、实现一个GUI页面 一
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2024-08-05 22:56:38
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一、简介VGG全称是Visual Geometry Group属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面，分别从VGG16～VGG19。VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积网络深度是如何影响大规模图像分类与识别的精度和准确率的，最初是VGG-16号称非常深的卷积网络全称为（GG-Very-Deep-16 CNN），VGG在加深网络层数
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2024-10-11 22:25:39
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