一、基础 二、ResNet18 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers, Sequential class BasicBlock(layers.Layer): d ...
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2021-05-04 16:11:01
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本文的内容包括残差网络的基础知识以及相关辅助理解的知识点，希望有一定深度学习基础的同学能够平滑上手理解ResNet。本文包括什么：残差网络的由来，为什么需要残差网络？残差网络是什么，怎么定义？残差网络为什么好用？优越性在哪里？有没有一个简单的例子来直观看懂什么是残差网络？残差网络的由来残差操作这一思想起源于论文《DeepResidualLearningforImageRecognition》，目前
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2020-11-26 14:37:02
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1、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。 2、但是根据实验表明，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。这是由于网络的加深会造成梯度爆炸和梯度消失的问题。 目前针对这种现象已经有了解决的方法：对输入数据和 ...
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2020-07-21 01:06:41
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1.基于既保持神经网络结构的稀疏性，又充分利用密集矩阵的高计算性能，谷歌提出了一种“基础神经元”的Inception结构； 2.Inception-v1将cnn中常见的卷积，池化操作堆叠到一起（卷积，池化后的尺寸相同，通道增加，神经网络的宽度变宽），在3*3,5*5卷积操作前，3*3池化操作后添加1 ...
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2020-07-14 20:10:17
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地址：https://arxiv.org/pdf/2006.05749.pdf ...
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2020-07-14 13:33:52
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恒等块（Identity block） 和图中不同，下例中会跳过三个隐藏层，且路径中每一步先进行卷积操作，再Batch归一化，最后进行Relu激活。 相关函数： 实现Conv2D：参见这里 实现BatchNorm：参见这里 实现激活：使用Activation('relu')(X) 添加快捷方式传递的 ...
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2020-06-23 15:13:29
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（1）为什么残差学习的效果会如此的好？与其他论文相比，深度残差学习具有更深的网络结构,此外，残差学习也是网络变深的原因？为什么网络深度如此的重要？ 解：一般认为神经网络的每一层分别对应于提取不同层次的特征信息，有低层，中层和高层，而网络越深的时候，提取到的不同层次的信息会越多，而不同层次间的层次信息 ...
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2020-06-22 21:16:29
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GCN、GAT、GraphSAGE 的优势很明显，想问一下它们分别有什么缺点? 最近在看GCN有关的文章，发现网络层数深了之后，效果不佳，如果加入残差网络的话，会得到改善吗，是否有必要去加深GCN的网络层数呢？除此之外，这三样模型还有什么缺点呢 dongZheX 回答你第一个问题。 gcn 增加深度 ...
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2020-06-19 01:19:10
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本文在调参记录23的基础上，增加卷积核的个数，最少是64个，最多是256个，继续测试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在cifar10数据集上的效果。 自适应参数化ReLU激活函数被放在了残差模块的第二个卷积层之后，它的基本原理如下： Keras程序： #!/usr/bin/env pyth ...
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2020-05-21 10:03:22
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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 ...
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2020-05-20 20:26:43
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