目录1.ResNet简介2.residual结构和ResNet-34详解2.1 residual结构2.2 Batch Normalization 3.迁移学习 4.ResNeXt网络结构1.ResNet简介 ResNet在2015年由微软实验室提出，斩获当年lmageNet竞赛中分类
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2024-05-23 08:24:33
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博客来源于：；；ResNet指出，在许多的数据库上都显示出一个普遍的现象：增加网络深度到一定程度时，更深的网络意味着更高的训练误差。误差升高的原因是网络越深，梯度消失的现象就越明显，所以在后向传播的时候，无法有效的把梯度更新到前面的网络层，靠前的网络层参数无法更新，导致训练和测试效果变差。所以ResNet面临的问题是怎样在增加网络深度的情况下有可以有效解决梯度消失的问题。ResNet中解决深层网络
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2024-02-14 13:53:18
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MSRA（微软亚洲研究院）何凯明团队的深度残差网络（Deep Residual Network）在2015年的ImageNet上取得冠军，该网络简称为ResNet（由算法Residual命名），层数达到了152层，top-5错误率降到了3.57，而2014年冠军GoogLeNet的错误率是6.7。（何凯明博士，2007年清华大学毕业之后开始在微软亚洲研究院（MSRA）实习，2011年香港中文大学博
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2018-02-05 19:50:00
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(shake-shake) Shake-Shake regularization
(cutout) Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout
(mixup) mixup: Beyond Empirical Risk Minimization
Learning Rate Scheduler(cos_lr)
前言：参考内容来自up：6.1 ResNet网络结构，BN以及迁移学习详解_哔哩哔哩_bilibiliup的代码和ppt：https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing一、简介ResNet 网络是在 2015年原论文地址：[1512.03385] Deep Residual Learning for Image Re
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2024-02-22 14:19:53
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文章目录一、什么是ResNet网络结构50、101、152层的网络二、ResNeXt网络ResNeXt网络的Capacity总结 一、什么是ResNet网络结构ResNet是一种残差网络，咱们可以把它理解为一个子网络，这个子网络经过堆叠可以构成一个很深的网络。 左边是输入的256的通道数，先在主干上进行3x3x256的卷积，之后再进行激活函数relu，然后再进行3x3x256的卷积，最后和旁边捷
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2024-03-19 20:40:58
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由于深度学习的方便灵活，其受到了CV以及NLP领域的的极大关注，特别是CV领域，随着深度学习网络结构的层出不穷，CV领域的baseline被极大地提升。本文回顾总结CV领域中几种网络结构的特点及其动机。 大体有两个方向：1）有效加深网络，2）网络轻量化。1、LeNet 2层卷积，3层全连接层，现在看来该网络稀松平常、没有任何特点，但是在当时，LeNet是开创性的工作。2、AlexNet （2012
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2024-03-20 13:22:56
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# 引言 深度残差网络的提出是深度学习领域的里程碑事件，它使得网络可以做大做深，现在主流的网络中都有残差结构 # 问题 - ##深度网络的退化 深度网络有一个普遍的问题：随着网络层数的增加，准确率是先增后减的，准确率增加是很好理解的，毕竟网络变深之后，模型的学习能力也随之变强，结果也相应地变好，但是结果变差是反直觉的，这种现象被称为网络退化，有人给出解释：模型的参数规模超过数据规模，模型可能发生了
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2024-09-02 12:44:13
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一、对网络的理解1、网络加深之后，性能不升反降，作者在论文中对比了两种网络一种是plain net 一种即是本文提出的和plain net配置层数（34层） 参数一样的ResNet，作者猜想plain net 训练错误率更高的原因可能是因为这种深网络具有指数级低的收敛速度，且作者排除了是前向和后向传播时梯度消失或爆炸的原因，因为网络中加入了BN层；所以深网络难以训练，学起来很困难，现有的训练方法难
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2024-05-08 23:19:55
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torch环境是1.8.1import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
class ResidualBlock(nn.Module): # 定义ResidualBlock类 （11）
"""实现子modual：residualblock"""
def __init__(self,
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2024-06-10 07:21:14
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网络体系结构和网络协议是计算机网络技术中两个最基本的概念。今天我们将从网络层次，服务和协议的基本概念出发，理解一下网络中基本的概念。一. 网络体系结构的基本概念1. 什么是网络协议在生活中，我们多于通信协议并不陌生，一种语言本身就是一种协议。在我们寄信或者请假时，假条内容的格式就是一种协议。这样的例子很多。在计算机中，计算机网络由多台主机组成，主机之间需要不断的交换数据。要做到有条不紊的交换数据，
里程碑式创新：ResNet2015年何恺明推出的ResNet在ISLVRC和COCO上横扫所有选手，获得冠军。ResNet在网络结构上做了大创新，而不再是简单的堆积层数，ResNet在卷积神经网络的新思路，绝对是深度学习发展历程上里程碑式的事件。闪光点：层数非常深，已经超过百层引入残差单元来解决退化问题从前面可以看到，随着网络深度增加，网络的准确度应该同步增加，当然要注意过拟合问题。但是网络深度增
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2024-09-06 11:26:49
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ResNet论文：Deep Residual Learning for Image Recognition0 序言ResNet网络是在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。下图是ResNet34层模型的结构简图。在34层的ResNet网络中，首先是一个7x7的卷积层，然后接着池化层，然后堆叠一系
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2024-02-13 20:22:47
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【时间】2018.10.05【题目】关于ResNet网络的一点理解（网络结构、building block 及 “bottleneck” building block） 概述 本文主要讲解对ResNet网络结构、building block 及 “bottleneck” building block的一些理解，主要讲述了ResNet网络结构的构成，以及buildi
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2024-08-20 13:31:03
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论文地址：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2002.12580v1
引子 上一个阶段的网络结构搜索(NAS)研究，主要在两个方面。1)各类搜索方法，从强化学习、进化算法等到梯度下降；2)各类网络结构或者配置，从各种算子到通道数，“万物皆可搜”。近期的NAS研究热点主要在探究高效、快速的NAS。 搜索方法方面，现在比较时髦的是one-shot方法，处在
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2024-05-21 13:45:44
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系列文章目录第一章 AlexNet网络详解第二章 VGG网络详解第三章 GoogLeNet网络详解 第四章 ResNet网络详解 第五章 ResNeXt网络详解 第六章 MobileNetv1网络详解 第七章 MobileNetv2网络详解 第八章 MobileNetv3网络详解 第九章 ShuffleNetv1网络详解 第十章
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2024-07-29 15:51:20
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在使用深度神经网络时我们一般推荐使用大牛的组推出的和成功的网络。如最近的google团队推出的BN-inception网络和inception-v3以及微软最新的深度残差网络ResNET。 我们从简单的网络开始介绍，学习理解网络结构是如何发展到今天的，同时本文整理了自己用别人网络结构时别人的网络结构的pre-reain model和prototxt文件的资源。 首先安利caffe zoo大法，
说到深度学习一般网络结构越深网络的效果就会越好。因为越深的网络可以得到更多的语义信息。上图可以看出来随着网络结构的加深网络的分类，识别效果也就越好。事实是这样吗？人们对chan常规的网络直接堆叠很多层，经对图像jin进行检测，训练集，测试集的误差结果如下图：通过下图可以看出来随着网络的加深50层的效果要比20层的效果差很多。通过实验可以发现：随着网络层级的不断增加，模型精度不断得到提升，而当网络层
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2024-04-02 16:28:27
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为什么要用ResNet我们都知道：在训练卷积神经网络的过程中，当浅层的神经网络训练效果较差时，可以通过适当地加深网络的层数，从而获取一个优化效果更好的模型。这是因为随着网络的深度的增加，网络所能提取的信息就能更加的丰富。然而在实际的实验过程中，我们会发现：随着网络深度的加深，训练集的loss首先会逐渐下降，然后趋于平缓；当我们继续加深网络的深度时，训练集的loss反而开始上升。也就是说，网络出现了
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2024-03-14 08:15:33
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1、 RestNet网络1.1、 RestNet网络结构ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域里得到广泛的应用。它使用了一种连接方式叫做“shortcut connection”，顾名思义，shortcut就是“抄近
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2024-01-08 12:26:15
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