2.1.3 ResNet中两种不同的residual 图5 ResNet中两种不同的残差结构这两种结构分别针对ResNet34(左图)和ResNet50/101/152(右图),一般称整个结构为一个“building block” 。其中右图又称为“bottleneck design”,目的就是为了降低参数的数目,实际中,考虑计算的成本,对残差块做了计算优化,即将两个3x3的卷积层替...
Wideresnet50是在ResNet50的基础上进行改进和优化得到的,它的层次结构如下所示: 1. 输入层:Wideresnet50的输入层接受图像作为输入,图像通常由像素矩阵表示,每个像素包含图像的红、绿、蓝三个通道的数值。 2. 卷积层1:Wideresnet50的第一个卷积层对输入图像进行特征提取。该层通常包含多个卷积核,每个卷积核负责...
ResNet50图示中，可清晰看到这种分层结构。网络由多个Stage构成，每个Stage内包含N个Block，首Block进行通道调整，其余Block则进行简单的相加操作。WideResNet论文中的图解进一步解释了网络构建逻辑。WideResNet包含一个初始Stage（conv1），将输入图像从3通道转换为16通道，以及3个Stage的层（conv2、conv3、...
在图像分类任务中,Wide ResNet在多个数据集上实现了比ResNet更高的准确率。同时,在目标检测和图像分割等任务中,Wide ResNet也展现出了强大的性能。这些成功的案例证明了Wide ResNet网络结构的有效性和优越性。 当然,虽然Wide ResNet在深度神经网络领域取得了重要的突破,但它仍然存在一些挑战和待解决的问题。例如,如...
在论文笔记:CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构。本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构。 CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet,具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果。ImageNet上,SENet优于DPN优于ResNeXt优于WRN优于ResNet和De...
在论文笔记:CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构。本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构。 CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet,具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果。ImageNet上,SENet优于DPN优于ResNeXt优于WRN优于ResNet和De...
FractalNet 1. motivation：WideResNet通过加宽ResNet得到state-of-the-art的表现，推测ResNet的主要能⼒来⾃于残差块，深度不是必要的。相⽐ 之下，分形⽹络则是直接认为ResNet中的残差结构也不是必要的，⽹络的路径长度（有效的梯度传播路径）才是训练深度⽹络的基本组建。2. ⽹络结构：如下图所...
ResNet中解决深层网络梯度消失的问题的核心结构是残差网络: 残差网络增加了一个identity mapping(恒等映射),把当前输出直接传输给下一层网络(全部是1:1传输,不增加额外的参数),相当于走了一个捷径,跳过了本层运算,这个直接连接命名为“skip connection”,同时在后向传播过程中,也是将下一层网络的梯度直接传递给上一...
ResNet使用两种残差单元,其目的主要就是为了降低参数的数目。 2,残差学习好在哪里? 随着网络加深,梯度消失,模型准确率会先上升然后达到饱和,再持续增加深度时则会导致准确率下降。 残差跳跃式的结构,打破了传统的神经网络n-1层的输出只能给n层作为输入的惯例,使某一层的输出可以直接跨过几层作为后面某一层的输入,...
d 是在最基本的ResNet结构上加入dropout层的WideResNet结构。 论文实验测试 在cifar10和cifar100上,左图没用dropout的比较,它效果最好。右图是用dropout的比较,深度28宽度10时效果最好。 左图上面的没用瓶颈设计,大型数据集,网络很深的才用,这是也就用不着dropout了,如WRN-50-2-bottleneck。