1. ResNet拥有更简单的结构，可以更容易地实现深度网络，从而提升模型的准确性。2. ResNet拥有更快的...
ResNet正是有了这样的Skip Connection，梯度能畅通无阻地通过各个Res blocks，作者何凯明说到，唯一影响深度的就是内存不足，因此只要内存足够，上千层的残差网络也都能实现。而DenseNet更为极端，它的skip connection不仅仅只连接上下层，直接实现了跨层连接，每一层获得的梯度都是来自前面几层的梯度加成。&...
DenseNet 进一步深化了 ResNet 的设计理念,通过密集连接(dense connection)来加强特征的复用和传递。在 DenseNet 中,每一层都与前面所有层的输出进行连接,这种设计大大增强了网络的表示能力。 密集连接的设计: 在 DenseNet 中,每一层的输入不仅来自前一层的输出,还包括前面所有层的输出。具体来说,第n层的输入是由...
理论来说,越深的神经网络训练的模型分类效果越好,但在实际的训练过程中,过深的神经网络会出现梯度消失、梯度爆炸和模型退化的问题,导致模型的准确率下降。残差网络的提出可以这些难题,ResNet 网络是由一系列的卷积层、池化层、激活函数和残差块构建而成,残差结构如图 1 所示,残差结构的映射关系如公式 1。 Y 表示残...
DenseNet为什么比ResNet有更强的表达能力? 3512022-03 2 ResNet有什么特点?解决了什么问题? 2582022-03 3 为什么需要更深层次的网络结构? 2212022-03 4 CUDA编程模型是怎么样的? 2742022-03 5 CPU和GPU有什么区别? 2672022-03 6 为什么要用1x1的卷积核? 2382022-03 7 Padding的作用? 2332022-03 8 CNN和传统...
这一节没什么的好解释的了,论文对比了Resnet-50,DenseNet-121,MobileNet v1, MobileNet V2在ImageNet图像分类数据集上的表现。注意在Table3中网络后面接的0.5x表示通道数是原始网络的0.5倍,其他数字类推。具体测试结果如Tabel3所示。 4.4 图像生成任务
其次,如果聪明的话,可以发现作弊的技巧。完全可以创建新的维度,然后在新的维度上进行移动,这就是densenet。 最后,假设激活函数为relu函数,可以根据这个模型创建一个不受internal corivate shift(ICS)影响的改进版resnet,不受died neuron影响.具体残差公式如下: ...
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卷积神经网络(五)-ResNet 卷积神经网络(六)-DenseNet 2015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。