残差网络的设计目的 随着网络深度增加,会出现一种退化问题,也就是当网络变得越来越深的时候,训练的准确率会趋于平缓,但是训练误差会变大,这明显不是过拟合造成的,因为过拟合是指网络的训练误差会不断变小,但是测试误差会变大。为了解决这种退化现象,ResNet被提出。我们不再用多个堆叠的层直接拟合期望的特征 ...
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2018-05-17 20:44:09
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如何评价Dual Path Networks（DPN）？ 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1707.01629v1.pdf在ImagNet-1k数据集上，浅DPN超过了最好的ResNeXt-101（64×4d），具有26％更小的模型尺寸，25％的计算成本和8％的更低的内存消耗 ...
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2018-05-13 13:35:44
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from:https://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70904212 环境：Win8.1 TensorFlow1.0.1 软件：Anaconda3 （集成Python3及开发环境） TensorFlow安装：pip install te ...
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2018-05-01 23:48:13
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参考： "Deep Learning TensorFlow (14) CNN卷积神经网络_深度残差网络 ResNet" 先前的研究已经证明，拥有至少一个隐层的神经网络是一个 通用的近似器 ，只要提高网络的深度，可以近似任何连续函数。因此，理想情况下，只要网络不过拟合，深度神经网络应该是越深越好。但是 ...
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2018-04-13 21:23:37
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在OpenCV DNN模块中基于残差网络实现人脸检测，
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2018-04-04 12:41:54
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介绍CNN中的经典网络，LeNet-5，AlexNet，VGG。介绍残差网络，并阐述对残差块的理解。 ...
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2018-02-11 16:14:25
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前言 我们都知道增加网络的宽度和深度可以很好的提高网络的性能，深的网络一般都比浅的的网络效果好，比如说一个深的网络A和一个浅的网络B，那A的性能至少都能跟B一样，为什么呢？因为就算我们把A的网络参数全部迁移到B的前面几层，而B后面的层只是做一个等价的映射，就达到了A网络的一样的效果。一个比较好的例子 ...
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2018-01-19 11:55:33
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Deep Residual Learning for Image Recognition 微软亚洲研究院的何凯明等人 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf Abstract 更深层次的神经网络训练更加困难。我们提出一个 Residual的学习框架来缓 ...
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2017-09-01 21:26:24
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https://www.leiphone.com/news/201609/UpmXTWh9gYOqnl0c.html 原文： 残差网络（ResNet） 和卷积神经网络（ ConvNet） 之间是平行概念，互不排斥。 ResNet的基本思想可以和卷积神经网络结合，也可和其它任何类型的神经网络结合。Re ...
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2017-07-22 15:44:46
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深度在神经网络中有及其重要的作用，但越深的网络越难训练。 随着深度的增加，从训练一开始，梯度消失或梯度爆炸就会阻止收敛，normalized initialization和intermediate normalization能够解决这个问题。但依旧会出现degradation problem：随着深 ...
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2017-04-11 16:28:40
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