数据是极度不均衡的,数据量也不够大,好在导师和师兄都比较好,所以我先探索下这个项目可行性 相关代码我已经上传到了GitHub上:https://github.com/XinzeWu/ResNet 20行代码 import torch.nn as nn import torchvision import torch net = torchvision.models.resnet101() epochs = 1000 lr = 0.001 loss_fun =...
与overfiting不同的是,出现overfiting的信号是训练loss在不断减小,测试的loss在不断增加。如下图,对于20层和56层的网络结构来说,56层的训练loss和测试loss均比20层高。这里的网络结构属于普通网络结构,文中称之为“plain” networks。 为什么会出现退化问题呢?论文中没有给出明确的答案,我想这是和梯度在神经网络...
这个问题稍后再解决，先来看ResNet20+和ResNet20-中X、Out和short-cut三个量的FrobeniusNorm。因为图...
作者在CIFAR-10数据集上测试了20层和56层的深度网络,结果就是56层的训练误差和测试误差反而比层数少的20层网络更大,这就是ResNet网络要解决的深度网络退化问题。而采用ResNet网络之后,可以解决这种退化问题。在ImageNet数据集上的训练结果可以看出,在没有采用ResNet结构之前,如左图所示,34层网络plain-34的性能误差...
20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34. 35. 36. 37. 38. 39. 40. 41. 42. 43. 44. 45. 46. 47. 48. 49. 50. 51. 52. 53. 54. 55. ResNet 代码实现 class ResNet(nn.Module): def __init__( ...
本文主要贡献代码模块(文末),在本文中对resnet进行了复现,是一份原始版本模块,里面集成了权重文件pth的载入模块(如函数:init_weights(self, pretrained=None)),layers的冻结模块(如函数:_freeze_stages(self)),更是将其改写成可读性高的代码,若你需要执行该模块,可直接将其代码模块粘贴成.py文件即可。而理论模块...
但是从这张图中可以看出,56层模型总体的测试误差和训练误差都在20层模型的总体误差之上,那么这是因为SELU不管用了么?它是否无法构建出自归一化神经网络呢? 这里我们需要注意SELU的两个使用条件: 它假设了输入的数据X是服从标准的高斯分布,我们原先采用的标准化方式,是简单的缩放:X_train = X_train.astype('float...
下面是VGG16的代码。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 class VGGNet(nn.Module): def __init__(self): super(VGGNet, self)...
56层神经网络和20层神经网络训练误差和测试误差对比 这就是神经网络的退化现象。何博士提出的残差学习的方法解决了解决了神经网络的退化问题,在深度学习领域取得了巨大的成功。 1.Residual Networks 各个深度的神经网络的结构如下: ResNet神经网络结构 50层网络的结构实际上是把34层网络的2个3x3的卷积层替换成3个卷积...