ResNet的发明者是何凯明(Kaiming He)、张翔宇(Xiangyu Zhang)、任少卿(Shaoqing Ren)和孙剑(Jiangxi Sun),他们发现使用残差块能够训练更深的神经网络。所以构建一个ResNet网络就是通过将很多这样的残差块堆积在一起,形成一个很深神经网络,来看看这个网络。 这并不是一个残差网络,而是一个普通网络(Plain network),...
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...
在上述代码中,我们首先定义了一个残差模块ResidualBlock,该模块包含两个卷积层、两个批量归一化层、一个ReLU激活函数以及一个跳跃连接。接着,我们定义了残差网络ResNet,该网络由多个残差模块堆叠而成,并包含一个全连接层用于分类任务。 4. 总结 残差网络(Residual Network,简称ResNet)是深度学习中一种重要的网络结构...
因为ResNet更加容易拟合恒等映射,原因如下: ResNet的结构使得网络具有与学习恒等映射的能力,同时也具有学习其他映射的能力。因此ResNet的结构要优于传统的卷积网络(plain networks)结构。 3.3 残差单元 由于ResNet要求 F(x)与 x 的维度大小要一致才能够相加,因此在 F(x) 与 x 维度不相同时就需要对 x 的维度做...
ResNet的深度与宽度的讨论 ResNet一直致力于把网络做的更深,为此网络中的channel数量通常并不是特别大。那么一个很自然的问题是能不能把网络设计的浅一点,但是将通道数量提高以保持网络的模型容量? 这个问题在Wide residual networks这篇paper中进行了详细讨论(主要还是实验验证,没有理论)。我们这里仅给出它的一个结...
在ResNet 的论文中,除了提出残差学习单元的两层残差学习单元,还有三层的残差学习单元。两层的残差学习单元中包含两个相同输出通道数(因为残差等于目标输出减去输入,即,因此输入、输出维度需保持一致)的3´3卷积;而3层的残差网络则使用了 Network In Network 和 Inception Net 中的1´1卷积,并且是在中间3´3...
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。本文参考了以下网站： - Residual neural ...
ResNet 中的残差学习模块有两种形式,如下左图的形式称作 buliding block,用于层数较少的模型,右图的形式称作bottleneck,降低参数数目(想一探究竟的朋友们可以自行了解下1x1卷积降低参数的原因),减少计算量,使得模型能进一步加深。 (residual learning modle: buil...
ResNet 中的残差学习模块有两种形式,如下左图的形式称作 buliding block,用于层数较少的模型,右图的形式称作bottleneck,降低参数数目(想一探究竟的朋友们可以自行了解下1x1卷积降低参数的原因),减少计算量,使得模型能进一步加深。 (residual learning modle: building block & bottleneck) ...
深度残差收缩网络,英文名为Deep Residual Shrinkage Network,是ResNet或者说SENet的一种新颖改进,发表在1区期刊IEEE Transactions on Industrial Informatics上,面向的是强噪声情况下的样本分类问题。 首先,ResNet的残差模块如下图所示: 然后,相较于ResNet,SENet的残差模块有一点改进: ...