零、论文精读系列人生彷徨何处寻觅:AlexNet论文逐段精读【论文精读】一、 整篇论文的总结 1️⃣ 引言 本文提出了一种新的深度学习框架——残差网络(ResNet),有效地解决了深度神经网络中的退化问题。作者通过引…
我理解resnet这里面还有一个好处就是可以促进网络自己去选择合适的模型复杂度,如果遇到的问题比较难那么可以在更深的地方多学一些,如果内在简单的问题那么整体展现出一个简单的复杂度(奥卡姆剃刀,最后泛化性能比较好),深的地方贡献比较小,但是这只不过是提供了可能性,但是背后sgd和正则化的手段怎么样去引导这种选择,...
虽然batch normalization或者其他东西能够对这种状况进行改善,但是实际上相对来说还是比较小,但是如果加了一个ResNet的话,它的好处就是在原有的基础上加上了浅层网络的梯度,深层的网络梯度很小没有关系,浅层网络可以进行训练,变成了加法,一个小的数加上一个大的数,相对来说梯度还是会比较大的。也就是说,不管后面...
为什么输入和输出的维度不同呢? 例如在resnet34中,如果是64通道的最后一个残差结构作为input, 与128通道的第一个残差结构的output相加的时候,就会出现输入dimension 64, 残差输出dimension 128, 即维度增加的情况。 参考原文figure 3, 实线shortcut是维度不变的情况,虚线shortcut是维度增加的情况 为什么dropout在全连...
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我理解resnet这里面还有一个好处就是可以促进网络自己去选择合适的模型复杂度,如果遇到的问题比较难那么可以在更深的地方多学一些,如果内在简单的问题那么整体展现出一个简单的复杂度(奥卡姆剃刀,最后泛化性能比较好),深的地方贡献比较小,但是这只不过是提供了可能性,但是背后sgd和正则化的手段怎么样去引导这种选择,...
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我理解resnet这里面还有一个好处就是可以促进网络自己去选择合适的模型复杂度,如果遇到的问题比较难那么可以在更深的地方多学一些,如果内在简单的问题那么整体展现出一个简单的复杂度(奥卡姆剃刀,最后泛化性能比较好),深的地方贡献比较小,但是这只不过是提供了可能性,但是背后sgd和正则化的手段怎么样去引导这种选择,...