ResNet就是针对这个问题应运而生的。 ResNet,深度残差网络,基本思想是引入了能够跳过一层或多层的“shortcut connection”,如下图所示,即图中的“弯弯的弧线”。ResNet中提出了两种mapping:一种是identity mapping,另一种是residual mapping。最后的输出为y=F(x)+x,顾名思义,identity mapping指的是自身,也就是...
VGG 网络是由conv、pool、fc、softmax层组成。VGG网络的卷积层,没有缩小图片,每层pad都是有值的,图片缩小都是由pool来实现的。 网络包含了16个卷积/全连接层。网络的结构非常一致,从头到尾全部使用的是3x3的卷积和2x2的汇聚。 他们的预训练模型是可以在网络上获得并在Caffe中使用的。 VGGNet不好的一点是它耗...
于是，ResNet就引入了跳层连接（skip connection）来解决这个问题，从而能够将网络加深到任意深度。ResNet整体的结构：151个卷积层，以及softmax层。ResNet没有在softmax层之前添加全连接层，而是使用了平均池化层。此外，也使用了1*1的卷积操作来减少参数量。其实，这些技巧在GoogLeNet也应用了。ResNet进一步证明了网络...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。 其中 文章详解卷积神经网络(CNN)已经对卷积神经网络进行了详细的描述,这里为了学习MXNet的库,所以对经典的神经网络进行实现~加深学习印象,并且为以后的使用打下基础。...
简介:图像分类经典神经网络大总结(AlexNet、VGG 、GoogLeNet 、ResNet、 DenseNet、SENet、ResNeXt ) 前言 在CNN网络结构的演化上,出现过许多优秀的CNN网络,CNN的经典结构始于1998年的LeNet,成于2012年历史性的AlexNet,从此盛于图像相关领域。 发展历史:Lenet --> Alexnet --> ZFnet --> VGG --> NIN --> ...
图11. ResNet网络结构 总结 Deep Learning一路走来,大家也慢慢意识到模型本身结构是Deep Learning研究的重中之重,而本文回顾的LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet又是经典中的经典。 随着2012年AlexNet的一举成名,CNN成了计算机视觉应用中的不二选择。目前,CNN又有了很多其他花样,比如R-CNN系列,详情敬请期待我爱...
1.1 神经网络中为什么要标准化 原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布,一旦训练数据与测试数据的分布不同,那么网络的泛化能力也大大降低;另外一方面,一旦每批训练数据的分布各不相同(batch 梯度下降),那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布,这样将会大大降低网络的训练速度,这也正是为什么我们需要...
ResNet ResNet指出随着网络深度的增加,在训练集和测试集的误差都在增加,也就是网络的学习能力“退化”了,为了解决这个问题,提出了一种深度残差学习的框架,其目的是为了便于优化算法的使用,加速模型收敛。3.75%top-5错误率。作者先用了一个18层和一个34层的测试网络,发现采用残差块可以避免模型退化,然后实验了50层...
ResNet ResNet是2015年ILSVRC比赛冠军,在分类识别定位等各个赛道碾压之前的各种网络。重点是他的作者是中国人,何恺明大神!!! 我们先来谈谈之前深度学习网络中普遍存在的问题——随着网络层数的加深,网络训练结果并不能得到提升,反而会发生下降的问题,这种现象被称之为网络退化问题。具体可以参照下...
Inception V4研究了Inception模块与残差连接的结合。ResNet结构大大地加深了网络深度,还极大地提升了训练速度,同时性能也有提升。 Inception V4主要利用残差连接(Residual Connection)来改进V3结构,得到Inception-ResNet-v1,Inception-ResNet-v2,Inception-v4网络。