SEP. 上一期文章中我们介绍了深度学习中深层网络代表中的ResNet网络,它以其独特的跳跃链接使得构造更深层次的网络成为了可能。其实,根据标题翻译,其为残差网络,实际上在网络中学习的是残差(网络输出与输入相减即为残差),由此,虽然网络构建很深,但是如果我们的网络在前面几层就可以学习好特征的时候,网络的后几层我们...
DenseNet-BC仅仅用了大概ResNets 1/3的参数量就获得了相近的准确率 隐含的深度监督(implicit deep supervision) 稠密卷积网络可以提升准确率的一个解释是,由于更短的连接,每一层都可以从损失函数中获得监督信息。可以将DenseNets理解为一种“深度监督”(deep supervision)。深度监督的好处已经在之前的深度监督网络(DSN...
self.add_module("norm1", nn.BatchNorm2d(num_input_features)) self.add_module("relu1", nn.ReLU(inplace=True)) self.add_module("conv1", nn.Conv2d(num_input_features, bn_size*growth_rate, kernel_size=1, stride=1, bias=False)) self.add_module("norm2", nn.BatchNorm2d(bn_size*gr...
什么是深度学习? - 45分钟理解深度神经网络和深度学习 刘利刚 中国科学技术大学图形与几何计算实验室 http://staff.ustc.edu.cn/~lgliu 【绪言】 近年来,人工智能(Artificial Intelligence, AI)和深度学习(Deep Learning, DL)非常火爆,在各个领域得到了广泛的应用。在笔者所从... ...
[2] He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep residual learning for image recognition[C]//Proceedings of the IEEE conference on computervision and pattern recognition. 2016: 770-778. [3] He K, Zhang X, Ren S, et al. Identity mappings in deep residual networks[C]//European Conference on ...
3.这篇论文主要参考了Highway Networks,Residual Networks (ResNets)和GoogLeNet,所以在读本篇论文之前,有必要读一下这几篇论文,另外还可以看一下Very Deep Learning with Highway Networks 4.参考文献 :ResNet && DenseNet(原理篇),DenseNet模型 二.阅读笔记 ...
[1]https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial/tree/master/tutorials/02-intermediate/deep_residual_network/main.py [2]https://github.com/miraclewkf/SENet-PyTorch/blob/master/se_resnet.py 参考文献 Chollet, François. Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions[J]. 2016. ...
由于密集连接方式,DenseNet提升了梯度的反向传播,使得网络更容易训练。由于每层可以直达最后的误差信号,实现了隐式的“deep supervision” 2; 参数更小且计算更高效,这有点违反直觉,由于DenseNet是通过concat特征来实现短路连接,实现了特征重用,并且采用较小的growth rate,每个层所独有的特征图是比较小的; ...
《Deep Residual Learning for Image Recognition》https://arxiv.org/abs/1512.03385 在模型发展中,网络的深度逐渐变大,导致梯度消失问题,使得深层网络很难训练,梯度反向传播到前面的层,重复相乘可能使梯度无穷小,随着网络的层数更深,其性能趋于饱和,甚至开始迅速下降,下图所示,56层的性能比20层的性能差。
[1]Deep Residual Learning for Image Recognition,CVPR2015 [2]Densely Connected Convolutional Networks,CVPR2016 本篇博客不讲论文的内容,只讲主要思想和我自己的理解,细节问题请自行看论文 Introduction When it comes to neural network design, the trend in the past few years has pointed in one direction:...