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bbz627
2021-01-06 19:20
北京邮电大学 算法工程师
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【论文解读-基础网络】ResNet复习
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bbz627
楼主
北京邮电大学 算法工程师
相同层数,densenet和resnet哪个好,为什么? 那么ResNet解决了什么问题呢? 训练深层的神经网络,会遇到梯度消失和梯度爆炸(vanishing/exploding gradients)的问题,影响了网络的收敛,但是这很大程度已经被标准初始化(normalized initialization)和BN(Batch Normalization)所处理。 当深层网络能够开始收敛,会引起网络退化(degradation problem)问题,即随着网络深度增加,准确率会饱和,甚至下降。这种退化不是由过拟合引起的,因为在适当的深度模型中增加更多的层反而会导致更高的训练误差。 ResNet就通过引入深度残差连接来解决网络退化的问题,从而解决深度CNN模型难训练的问题。
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发布于 2021-01-20 16:43
bbz627
楼主
北京邮电大学 算法工程师
resnet两种结构具体怎么实现,bottleneck的作用,为什么可以降低计算量,resnet参数量和模型大小
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发布于 2021-01-20 16:42
暂无评论,快来抢首评~
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