如何搭建一个残差网络？？

Kirara绵绵冰 2021-11-11 11:33:05

如何搭建一个残差网络？？

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weixin_38498942 2021-11-11

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使用VGG公式搭建Plain VGG网络
在Plain VGG的卷积网络之间插入Identity Mapping，注意需要升维或者降维的时候加入 1x1卷积。

学生课堂行为识别旨在识别学生在课堂上的行为表现，反映课堂教学质量。针对目前卷积神经网络在随着网络层数加深表现出来的性能退化的问题，提出基于残差结构的深度残差网络。通过搭建学生课堂行为识别数据集，训练深度残差网络，使网络成功识别出上课、睡觉、玩手机、做笔记、看书、东张西望等行为。将深度残差网络与深度卷积神经网络在该数据集上的准确率进行对比，实验结果表明前者拥有更好的网络识别性能。

人工智能-深度学习-残差神经网络

【作品名称】：基于tensorflow框架搭建，用ResNet残差神经网络实现白细胞图片分类【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【项目介绍】：基于tensorflow框架搭建，用ResNet残差神经网络实现白细胞图片分类

内容概要：本文详细介绍了基于深度残差网络（DRN）的MATLAB多特征多分类数据分类模型的研究与应用。文章从引言开始，阐述了大数据时代下数据分类的重要性和挑战，特别是对于多特征、多分类数据的处理。接着，文章介绍了深度残差网络的基本概念及其在数据分类中的优势。随后，重点讨论了模型的开发过程，包括数据预处理、模型选择与搭建、训练过程以及模型评估与优化。最后，文章总结了深度残差网络在数据分类中的广泛应用前景，并强调了各阶段工作的关键点。适合人群：对深度学习和数据分类感兴趣的科研人员、工程师及学生。使用场景及目标：适用于需要处理多特征、多分类数据的项目，如金融风险预测、医疗诊断、图像识别等领域。目标是帮助读者掌握如何使用MATLAB实现高效的深度残差网络模型，提升数据分类的准确性和效率。阅读建议：读者可以通过本文了解深度残差网络的技术细节和实际应用案例，结合MATLAB的具体实现方法，逐步掌握并应用于自己的项目中。

图像超分_基于Pytorch+增强深度残差网络实现的单图超分算法_附项目源码+超分效果_优质项目实战

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