在编码层引入了ResNet-50残差块,建立基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的断层识别方法(Res-CBAM-UNet).将合成地震数据与相应的断层标签进行数据增强操作,新生成的训练数据集作为输入对网络模型进行训练,以提高模型的泛化能力.随后将该模型与CBAM-UNet,ResNet34-UNet和ResNet50-UNet网络进行对比分析,...
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,这里我们可以通过BN(Batch Normalization)可以简单理解为对图片进行归一化处理。
1 - The problem of very deep neural networks Last week, you built your first convolutional neural network. In recent years, neural networks have become deeper, with state-of-the-art networks going from just a few layers (e.g., AlexNet) to over a hundred layers. The main benefit of a ...
另外,在删除了差不多10个残差块的时候(总共ResNet-110有大约50个residual block),依然能保持错误率仅仅在0.2上下(80%准确率),要知道删除这10个残差块相当于去除了 2^{10} 种可能的路径,相当于路径的多样程度只有之前的 10^{-6} 那么多,从另外一个侧面反映了残差结构的鲁棒性能。 c. 实验三:随机交换已训练...
从ResNeXt-50删除shortcuts会使错误增加3.9个百分点,达到26.1%。而从ResNet-50中删除shortcuts则要糟糕得多(31.2%)。这些比较表明残差连接有助于优化,而聚合转换是更强的表示,这一点可以从以下事实看出:它们始终比有或没有残差连接的转换执行得更好。
Network Structure 网络的结构如下所示: 上图是一个使用在ResNet-50上的例子,可以看出来和原始的ResNet的区别就是在每个阶段的Residual Block之间增加了Attention Module,可以看到最小的输出特征图的宽高大小为7x7,上文中说到,在每一个Soft Mask Branch中对于input的特征图,会不断地卷积操作之后使用Max-Pooling降采...
Paper:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks ResNet 的结构是堆叠式的,即一层层模块串行堆叠,借鉴了VGG的做法,而 GoogleNet 和 Inception 等流派通过实验证明,在设计网络时使用 split->transform->merge 的策略能取得很好的效果,于是 ResNeXt 将两者的思想融合到一起,作为“集大成者”于2017年...
Paper:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks ResNet 的结构是堆叠式的,即一层层模块串行堆叠,借鉴了VGG的做法,而 GoogleNet 和 Inception 等流派通过实验证明,在设计网络时使用 split->transform->merge 的策略能取得很好的效果,于是 Re...
Put together these building blocks to implement and train a state-of-the-art neural network for image classification. This assignment will be done in Keras. 1.1 导入库 import numpy as np from keras import layers from keras.layers import Input, Add, Dense, Activation, ZeroPadding2D, BatchNormal...
three different databases from PhysioNet were used to investigate the data dependency of deep learning-based AF detection algorithm using the residual neural network (Resnet). Resnet 18, 34, 50 and 152 model were trained with raw electrocardiogram (ECG) signal extracted from independent database....