# 使用ReLU和He初始化的简单示例importtorch.nnasnnclassSimpleNetwork(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNetwork,self).__init__()self.layer1=nn.Linear(10,50)nn.init.kaiming_normal_(self.layer1.weight,nonlinearity='relu')# He初始化 self.relu=nn.ReLU()defforward(self,x):x=self.lay...
3.2.1 残差结构 ResNet引入了残差网络结构(residual network),通过这种残差网络结构,可以把网络层弄的很深,并且最终的分类效果也非常好,残差网络的基本结构如下图所示,很明显,该图是带有跳跃结构的: 为什么残差链接有良好的效果?可以使更深的网络训练? 首先我们要知道我们为什么会提出残差链接,因为在...
ResNet 是残差网络(Residual Network)的缩写,是一种作为许多计算机视觉任务主干的经典神经网络。ResNet在2015年被提出,在ImageNet比赛classification任务上获得第一名,ResNet最根本的突破在于它使得我们可以训练成功非常深的神经网路,如150+层的网络由于梯度消失的问题,训练非常深的神经网络是非常困难的。之后很多方法都建...
随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）在图像识别方面取得了显著的成果。然而，随着网络深度的增加，出现了梯度消失或梯度爆炸等问题，导致网络性能下降，这被称为 “退化问题”。ResNet（残差网络）的出现，为解决这一难题提供了有效的方案，它通过引入残差连接，使得深度卷积神经网络能够更好地学习图像特征，显著提高...
目标检测:在目标检测任务中,ResNet 常作为骨干网络(Backbone Network)用于提取图像的特征。例如,在 Faster R-CNN、Mask R-CNN 等目标检测模型中,ResNet 可以提供丰富的语义特征,帮助模型准确地检测和定位图像中的目标。以下是使用 ResNet-50 作为骨干网络的 Faster R-CNN 模型的示例代码(使用 PyTorch 和 ...
model = SimpleNetwork() out = model(x) print(out.shape) # 输出:torch.Size([32, 50]) 三、残差块(Residual Blocks)基础 残差块(Residual Blocks)是深度残差网络(Deep Residual Networks,或ResNet)中的基本构建单元。通过使用残差块,ResNet有效地解决了梯度消失问题,并能训练极深的网络。本节将深入探讨残...
model = SimpleNetwork() out = model(x) print(out.shape) # 输出:torch.Size([32, 50]) 三、残差块(Residual Blocks)基础 残差块(Residual Blocks)是深度残差网络(Deep Residual Networks,或ResNet)中的基本构建单元。通过使用残差块,ResNet有效地解决了梯度消失问题,并能训练极深的网络。本节将深入探讨残...
3 层的残差学习单元是参考了 Inception Net 结构中的Network in Network方法,在中间3\times 3的卷积前后使用1\times 1卷积,实现先降低维度再提升维度,从而起到降低模型参数和计算量的作用。 1.3,两种不同的 shortcut 路径 shortcut路径大致也分成2种,一种是将输入x直接输出,另一种则需要经过1\times 1卷积来升...
ResNet(残差网络)介绍 ResNet(Residual Network)是由微软研究院的研究员在2015年提出的深度学习模型,它在ImageNet竞赛中取得了冠军,并大幅提高了图像识别的准确率。ResNet的最大特点是引入了残差学习的概念,通过构建易于优化的残差块来解决深层网络训练中的梯度消失... ...
ResNet的主要思想是在网络中增加了直连通道,即Highway Network的思想。此前的网络结构是性能输入做一个非线性变换,而Highway Network则允许保留之前网络层的一定比例的输出。ResNet的思想和Highway Network的思想也非常类似,允许原始输入信息直接传到后面的层中,如下图所示。