近日，谷歌大脑和 UC 伯克利的研究者研究者调查了现今广泛使用的现代训练和正则化方法，并将其应用于 ResNet，如下图 ，通过速度 - 准确率帕累托曲线展示了 ResNet 架构的优化过程：在这一过程中，发现：训练方法之间的交互与其他正则化方法一同使用时减少权重衰减值的益处。仅通过改进训练方法，典型 ResNet 架构...
论文作者表示，Git Re-Basin 可适用于任何神经网络（NN），他们首次演示了在两个独立训练（没有预先训练）的模型（ResNets）之间，可以零障碍的线性连通。他们发现，合并能力是 SGD 训练的一个属性，在初始化时合并是不能工作的，但是会发生相变，因此随着时间的推移合并将成为可能。他们还发现，模型宽度与可合并性...
在计算机视觉领域,何恺明等人 2015 年提出的 ResNet(deep residual network,深度残差网络)一直被视为经典架构,它解决了深度 CNN 模型难训练的问题,是 CNN 图像史上的一个里程碑之作。 自提出以来,ResNet 系列模型一直被用作研究中的默认架构,或者新模型提出时用来对比的基线...
ResNet大量使用了批量归一层,而不是Dropout。 对于很深的网络(超过50层),ResNet使用了更高效的瓶颈(bottleneck)结构极大程度上降低了参数计算量。 ResNet的残差结构 为了解决退化问题,我们引入了一个新的深度残差学习block,在这里,对于一个堆积层结构(几层堆积而成)当输入...
ResNet是在2015年有何凯明，张翔宇，任少卿，孙剑共同提出的，ResNet使用了一个新的思想，ResNet的思想是假设我们涉及一个网络层，存在最优化的网络层次，那么往往我们设计的深层次网络是有很多网络层为冗余层的。那么我们希望这些冗余层能够完成恒等映射，保证经过该恒等层的输入和输出完全相同。具体哪些层是恒等层，...
数据增强是提高模型泛化能力的有效手段，尤其在数据量有限的情况下，通过数据增强可以有效地扩充训练集，减少过拟合。对于ResNet模型，常见的数据增强技术包括：随机裁剪：从原始图像中随机裁剪出一定大小的区域，这有助于模型学习到图像的不同部分，提高其对图像位置变化的鲁棒性。翻转：对图像进行水平翻转，这有助于...
李沐团队提出最强ResNet改进版，多项任务达到SOTA｜已开源 十三 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在图像处理领域中，近年来的新模型可谓是层出不穷。但在大多数的下游任务中，例如目标检测、语义分割，依旧还是用ResNet或其变体作为骨干网络。而最近，亚马逊李沐团队便提出了堪称“ResNet最强改进版”的...
风格迁移是VGG网络架构的拿手好戏。难道其他架构的CNN，比如ResNet就不可以吗？可以，但是直接用它来做风格迁移，原来的风格仍然非常明显，几乎没有迁移。就像这样：有没有一种方法，在经过调整后，可以把非VGG架构用于风格迁移呢？之前的确有人尝试过。但他们不是直接优化RGB空间中的输出图像，而是在傅立叶空间中对其...
你没看错,是ResNeSt而不是 ResNet 哟!这是张航、李沐等大佬创造的 ResNet 改进版,在参数量没有显著增加的情况下显著提升了性能,并且可以很方便地如 ResNet 般集成到现有算法框架中。通过本文,我们就一起来看看它有多香吧! Outline I. 主要思想
34 层 ResNet 模型架构图(此图来源于《TensorFlow 深度学习实战大全 》) 第一个构建层,由 1 个普通卷积层和最大池化层构建。 第二个构建层,由 3 个残差模块构成。 第三、第四、第五构建层,都是由降采样残差模块开始,紧接着 3 个、5 个、2 个残差模...