非线性激活的聚合残差神经网络汽车胎纹识别.pdf下载

weixin_39820780 2021-10-01 18:21:42

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一、残差神经网络——ResNet的综述深度学习网络的深度对最后的分类和识别的效果有着很大的影响，所以正常想法就是能把网络设计的越深越好，但是事实上却不是这样，常规的网络的堆叠（plain network）在网络很深的时候，效果却越来越差了。其中原因之一即是网络越深，梯度消失的现象就越来越明显，网络的训练效果也不会很好。&nbsp;但是现在浅层的网络（shallower network...

1.新的结构提出背景：该团队研究了VGGNet,给它最多为什么是19层提出了解释左图为VGGNet在训练集上的损失，右图是在测试集上的，图像表明随着层数的加深，模型的泛化能力并没有提升，反而下降；所以，ResNet团队就大胆的提出，这可能是非线性的拟合能力太强（模型越深，非线性层堆叠越多，非线性拟合能力越强），所以他们就提出了想要增强线性的拟合能力的想法，提出了残差块。残差块在经过非线性层后，又加入了原本的输入，由图上可以看出是快捷连接，没有参数。残差块中通常有大于1个的卷积层，避免了两条

大家好，继续理论学习，今天学习了何凯明大神的又一力作，残差神经网络。我们知道，网络层数越深，其表达能力越强，但之前人们并不敢把网络设计的太深，因为会有梯度衰减等各种问题让网络的性能大幅度下滑，用一些正则化，RELU等激活函数也不能完全避免。但有了残差网络，人们可以把网络的层数设计的很深，比如几百层。其基本思想如下：在传统的平网络（Plain Network）中，一层的网络的数据来源只能是前...

1. 残差块输入X，经过两次次卷积，一次ReLU，得到F(X)，在将X与F(X)相加，在经过一个ReLU，即为最后的结果。残差神经网络就是基于残差块的一个深度神经网络。 2. 代码这篇博客理论涉及较少，主要是代码，在CIFAIR10数据集上，实现一个浅层的残差神经网络用于分类。 import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms device =

一、背景传统的神经网络，由于网络层数增加，会导致梯度越来越小，这样会导致后面无法有效的训练模型，这样的问题成为梯度消弭。为了解决这样的问题，引入残差神经网络（Residual Networks），残差神经网络的核心是”跳跃”+“残差块”。通过引入RN网络，可以有效缓解梯度消失的问题，可以训练更深的网络。二、残差网络的基本模型下图是一个基本残差块。它的操作是把某层输入跳跃连接到下一层乃至更深层的激活层之前，同本层输出一起经过激活函数输出。当对H(x)进行求导时，x求导为1，这样就避免了F（X）导数过小

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