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,...
为先降维再升维的两层全连接层(dense为全连接层),升维的dense做了分组操作,来预测输入不同组卷积的注意力因素。较于se、sk的注意力机制,更加细腻。 第三步: 不同的组的注意力因素权重,加权到原始的分组特征中,并进行特征融合,实现注意力的分配任务。 3.性能表现 ImageNet 2012 数据集上的图像分类性能: 本文...
越深的网络拟合能力越强,但在增加网络层数的过程中,当达到一定层数时,继续增加层数,训练误差变大的现象 可以看出,34层ResNet比18层ResNet好2.8%。更重要的是,34层ResNet显示出相当低的训练误差,并可推广到验证数据。这表明,在这种情况下,退化问题得到了很好的解决,我们设法通过增加深度获得了精度增益,并且ResNet...
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,...
Resnet之后还有什么baseline方法 resnet中加入se 一,SE:Squeeze-and-Excitation的缩写,特征压缩与激发的意思。 可以把SENet看成是channel-wise的attention,可以嵌入到含有skip-connections的模块中,ResNet,VGG,Inception等等。 二,SE实现的过程 1.Squeeze: 如下图的红框。把每个input feature map的spatial dimension 从...
seresnet50的参数量 resnet50参数数量 一、数据集 1. 数据集说明 CIFAR-10数据集共有60000张彩色图像,这些图像是32*32,分为10个类,每类6000张图。这里面有50000张用于训练,构成了5个训练批,每一批10000张图;另外10000用于测试,单独构成一批。 2. 数据集增强...