1.空间相关性的非结构化数据,CNN算法。典型的图像数据,像素点之间具有空间相关性,例如图像的分类、分割、检测都是CNN算法。 2.时间相关性的非结构化数据,RNN算法。这类场景普遍的一个现象就是数据之间具有时序相关性,也就是数据之间存在先后依赖关系。例如自然语言处理、语音相关算法都是基于RNN算法。 3.非欧氏数据...
ResNet(残差网络)和ResNext(扩展的残差网络)都是深度卷积神经网络(CNN)的架构,它们在计算机视觉任务中表现出色,尤其是在图像识别和分类任务中。尽管它们在设计理念和结构上有相似之处,但也存在一些关键的区别: ResNet (残差网络) 残差学习:ResNet的核心思想是引入了“残差学习”来解决深度网络中的梯度消失和梯度爆炸...
MobileNet来源于Google提出的MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications,是一种小巧而高效的CNN模型。 模型结构: MobileNet的核心在于提出了深度可分离卷积,它把传统卷积分解成了深度卷积(depthwise convolution)和逐点卷积(pointwise convolution),从而大量减少参数量。 对于输入特征图(...
1.空间相关性的非结构化数据,CNN算法。典型的图像数据,像素点之间具有空间相关性,例如图像的分类、分割、检测都是CNN算法。 2.时间相关性的非结构化数据,RNN算法。这类场景普遍的一个现象就是数据之间具有时序相关性,也就是数据之间存在先后依赖关系。例如自然语言处理、语音相关算法都是基于RNN算法。 3.非欧氏数据...
在传统的卷积神经网络(CNN)中,每个卷积层试图学习输入与输出之间的映射。残差块则采用了不同的策略:它们试图学习输入与输出之间的残差映射,即: [ F(x) = H(x) - x ] 其中,( F(x) ) 是残差函数,( H(x) ) 是目标映射函数,( x ) 是输入。然后,( F(x) ) 与输入 ( x ) 相加,得到最终输出: ...
AlexNet, VGGNet, ResNet 和Inception是四种经典的CNN网络,接下来会简单的解释一下这四种网络的异同。 AlexNet 这个网络是为了取得更好的ImageNet Challenge成绩而发明的。在ImageNet LSVRC-2012 challenge上取得了84.7%准确率的成绩,而第二名只有73.8%的准确率。这几乎是第一个深层的卷积网络。
不是过拟合,也不是梯度消失,这就很尴尬了……CNN没有遇到我们熟知的两个老大难问题,却还是随着模型的加深而导致效果退化。无需任何数学论证,我们都会觉得这不符合常理。等等,不符合常理…… 3.为什么模型退化不符合常理? 按理说,当我们堆叠一个模型时,理所当然的...
在深度学习的世界里,卷积神经网络(CNN)已经成为解决图像识别、分类等问题的主流方法。其中,Resnet18作为深度残差网络(ResNet)家族的一员,因其优秀的性能和简洁的结构,受到了广大研究者和开发者的青睐。本文将对Resnet18的网络结构进行详细的解析,带您从输入到输出,一探究竟。 首先,我们来了解Resnet18的输入。Res...
CNN模型:ResNet https://zhuanlan.zhihu.com/p/31852747 ResNet: 深度残差网络。 解决了深度CNN模型训练难的问题。 - 14年VGG 19层;15年ResNet 152层; - 靠深度取胜;利用残差学习使网络的深度发挥出作用。 1. 深度网络的退化问题 [Degradation Problem]...
其实ResNet是解决了深度CNN模型难训练的问题,从图2中可以看到14年的VGG才19层,而15年的ResNet多达152层,这在网络深度完全不是一个量级上,所以如果是第一眼看这个图的话,肯定会觉得ResNet是靠深度取胜。事实当然是这样,但是ResNet还有架构上的trick,这才使得网络的深度发挥出作用,这个trick就是残差学习(Residual...