残差网络(Residual Network,简称ResNet)是深度学习中一种重要的网络结构,它通过引入残差模块解决了深度神经网络中的梯度消失问题,实现了更深层次的网络结构。残差网络在计算机视觉任务中取得了优异的性能,并被广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等任务。
图 3 右侧所示的残差网络和中间部分的 plain network 唯一的区别就是 shortcut connections。这两个网络都是当 feature map 减半时,filter 的个数翻倍,这样保证了每一层的计算复杂度一致。 ResNet 因为使用 identity mapping,在 shortcut connections 上没有参数,所以图 3 中 plain network 和 residual network 的...
神经网络的并行分支卷积的想法在Inception系列结构中就已经出现过,将卷积操作分组并行进行,而不是传统的严格顺序进行,而残差思想第一次出现的网络是Highway Network,它通过一种gate fuction来控制残差,但是当gate关闭的时候,残差便会消失,而Residual Net中的残差思想是随时存在的。 Highway Network 此外highway net参数...
残差网络(Residual Network) 一、背景 1)梯度消失问题 我们发现很深的网络层,由于参数初始化一般更靠近0,这样在训练的过程中更新浅层网络的参数时,很容易随着网络的深入而导致梯度消失,浅层的参数无法更新。 可以看到,假设现在需要更新b1,w2,w3,w4参数因为随机初始化偏向于0,通过链式求导我们会发现,w1w2w3相乘会得...
首先附上原著的论文(Deep Residual Learning for Image Recognition)。 ResNet(Residual Neural Network)通过使用残差学习单元(Residual Unit),训练了152层深的神经网络,在ILSVRC 2015比赛中取得3.57%的top-5错误率。 一、原理介绍 1. 暴露的问题 我们知道随着我们卷积层数的升高,我们会产生梯度消失/爆炸的问题,这里我...
从全局上看,ReLU可以看做Maxout的一种特例,Maxout通过网络自动学习激活函数(从这个角度看Maxout也可以看做某种Network-In-Network结构),不对k做限制,只要两个Maxout 单元就能拟合任意连续函数,关于这部分论文中有更详细的证明,这里不再赘述,实际上它与Dropout配合效果更好,这里可以回想下核方法(Kernel Method),核方法...
探索深度学习的双雄：高速公路网络与残差网络的优劣在深度学习的探索之旅中，高速公路网络（Highway Network）与残差网络（Residual Network）作为两位先驱，分别以其独特的解决方案挑战了深度网络训练的难题。让我们一同揭示这两者之间的微妙差异与优劣。首先，高速公路网络的诞生是为了应对训练深度网络的挑战，...
Paper:Residual Attention Network for Image Classification 上一节谈到的 SE-R esNet 和 SE-ResNeXt 可能会让你觉得并无创新点,那么本节介绍的这家伙——Residual Attention Net(后文简称Res-Atn-Net吧,名字太长了...)就比较有意思了。 它的结构主要分...
具体来说,类似于 FCN(Fully-Convolutional Network)的操作,先对输入执行几次池化以快速增加感受野,达到最低分辨率后,通过一个对称的网络结构使用插值将特征放大回去,然后接2个1×1卷积层,最后通过sigmoid层将输出归一化到 [0, 1] 区间 。 另外,在下采样和上采样之间还添加了跳跃连接(skip connections),以融合不同...
从全局上看,ReLU可以看做Maxout的一种特例,Maxout通过网络自动学习激活函数(从这个角度看Maxout也可以看做某种Network-In-Network结构),不对k做限制,只要两个Maxout 单元就能拟合任意连续函数,关于这部分论文中有更详细的证明,这里不再赘述,实际上它与Dropout配合效果更好,这里可以回想下核方法(Kernel Method),核方法...