关于深度残差网络（Deep residual network, ResNet）
题外话：From《白话深度学习与TensorFlow》深度残差网络：深度残差网络的设计就是为了克服这种由于网络深度加深而产生的学习效率变低，准确率无法有效提升的问题（也称为网络退化）。甚至在一些场景下，网络层数的增加反而会降低正确率。这种本质问题是由于出现了信息丢失而产生的过拟合问题（overfit...
深度学习基础（五）ResNet_Deep Residual Learning for Image Recognition
ResNet可以说是在过去几年中计算机视觉和深度学习领域最具开创性的工作。在其面世以后，目标检测、图像分割等任务中著名的网络模型纷纷借鉴其思想，进一步提升了各自的性能，比如yolo，Inception-v4等。ResNet通过重构模型对残差映射（Residualmapping）进行拟合，而非以往那样...
ResNet网络再剖析
随着2018年秋季的到来，提前批和内推大军已经开始了，自己也成功得当了几次炮灰，不过在总结的过程中，越是了解到自己的不足，还是需要加油。最近重新复习了resnet网络，又能发现一些新的理念，感觉很fantastic，顺便记录一下～之前有转载一篇resnet的网络，很不错，链接在这：https://w...
Dual Path Networks（DPN）——一种结合了ResNet和DenseNet优势的新型卷积网络结构。深度残差网络通过残差旁支通路再利用特征，但残差通道不善于探索新特征。密集连接网络通过密集连接通路探索新特征，但有高冗余度。
如何评价DualPathNetworks（DPN）？论文链接：https://arxiv.org/pdf/1707.01629v1.pdf在ImagNet-1k数据集上，浅DPN超过了最好的ResNeXt-101（64×4d），具有26％更小的模型尺寸，25％的计算成本和8％的更低的内存消耗5个回答...
人工智能学习pyTorch的ResNet残差模块示例详解
这篇文章主要为大家介绍了人工智能学习pyTorch的ResNet残差模块示例详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步
#Deep Learning回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet
CNN的发展史上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的SciencePaper，当时提到，2006年虽然DeepLearning的概念被提出来了，但是学术界的大家还是表示不服。当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时，台下的机器学习大牛们不屑一顾，质问你们的东西有理论推导吗？有数...
resnet代码分析
1.先导入使用的包，并声明可用的网络和预训练好的模型importtorch.nnasnnimporttorch.utils.model_zooasmodel_zoo#声明可调用的网络__all__=['ResNet','resnet18','resnet34','resnet50','resnet1...
resnet模型详细结构
resnet有5个stage，每个stage缩小一倍(即stride2)。第1个stage是7*7个卷积大的缩小1倍，第2个stage是通过max-pooling缩小1倍，后面3个stage都是在各自stage的第一个卷积缩小1倍第一个7*7的卷积是pad为3，stride为2pooling是3*3...