【论文解读-基础网络】ResNet复习

xxxx

全部评论
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。
点赞 回复 分享
发布于 2021-01-20 16:43
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
点赞 回复 分享
发布于 2021-01-20 16:42

相关推荐

07-24 13:43
门头沟学院 Java
longerluck...:我猜说的是“你真**是个天才”
投递美团等公司10个岗位
点赞 评论 收藏
分享
评论
点赞
收藏
分享

创作者周榜

更多
牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务