本文是对ImageNet 2015的冠军ResNet(Deep Residual Networks)以及目前围绕ResNet这个工作研究者后续所发论文的总结,主要涉及到下面5篇论文。

1. Link: Highway Networks:
Rupesh Kumar Srivastava, Klaus Greff, Jürgen Schmidhuber
2. Link: Deep Residual Learning for Image Recognition:
Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun
3. Link: Identity Mappings in Deep Residual Networks:
Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun
4. Link: ResNet in ResNet: Generalizing Residual Architectures:
Sasha Targ, Diogo Almeida, Kevin Lyman
5. Link: Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning:
Christian Szegedy, Sergey Ioffe, Vincent Vanhoucke

Highway Networks

Deep Residual Learning for Image Recognition

Identity Mappings in Deep Residual Networks

ResNet in ResNet: Generalizing Residual Architectures

Inception-v4, Inception-ResNet

因为出了ResNet,所以Google的researcher马上改造了Inception-v3的网络,引入了类似ResNet block的结构,实验证明,效果也确实变好了,文章就不过多解读了。

Re-thinking Deep Residual Networks的更多相关文章

  1. 深度残差网(deep residual networks)的训练过程

    这里介绍一种深度残差网(deep residual networks)的训练过程: 1.通过下面的地址下载基于python的训练代码: https://github.com/dnlcrl/deep-r ...

  2. 深度学习论文笔记:Deep Residual Networks with Dynamically Weighted Wavelet Coefficients for Fault Diagnosis of Planetary Gearboxes

    这篇文章将深度学习算法应用于机械故障诊断,采用了“小波包分解+深度残差网络(ResNet)”的思路,将机械振动信号按照故障类型进行分类. 文章的核心创新点:复杂旋转机械系统的振动信号包含着很多不同频率 ...

  3. 论文阅读笔记六十五:Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution(CVPR2017)

    论文原址:https://arxiv.org/abs/1707.02921 代码: https://github.com/LimBee/NTIRE2017 摘要 以DNN进行超分辨的研究比较流行,其中 ...

  4. 课程四(Convolutional Neural Networks),第二 周(Deep convolutional models: case studies) ——3.Programming assignments : Residual Networks

    Residual Networks Welcome to the second assignment of this week! You will learn how to build very de ...

  5. Residual Networks

    Andrew Ng deeplearning courese-4:Convolutional Neural Network Convolutional Neural Networks: Step by ...

  6. RCAN——Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks

    1. 摘要 在图像超分辨领域,卷积神经网络的深度非常重要,但过深的网络却难以训练.低分辨率的输入以及特征包含丰富的低频信息,但却在通道间被平等对待,因此阻碍了网络的表示能力. 为了解决上述问题,作者提 ...

  7. Residual Networks <2015 ICCV, ImageNet 图像分类Top1>

    本文介绍一下2015 ImageNet中分类任务的冠军——MSRA何凯明团队的Residual Networks.实际上,MSRA是今年Imagenet的大赢家,不单在分类任务,MSRA还用resid ...

  8. 残差网络(Residual Networks, ResNets)

    1. 什么是残差(residual)? “残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差.”“如果回归模型正确的话, 我们可以将残差看作误差的观测值.” 更准确地,假设我们想要找一个 $x$ ...

  9. 论文笔记——Deep Residual Learning for Image Recognition

    论文地址:Deep Residual Learning for Image Recognition ResNet--MSRA何凯明团队的Residual Networks,在2015年ImageNet ...

随机推荐

  1. 分享到QQ空间和新浪微博功能

    分享到QQ空间 http://sns.qzone.qq.com/cgi-bin/qzshare/cgi_qzshare_onekey?url=http://campus.51job.com/cmbnt ...

  2. abp部署端口和域名映射配置

    前引 apb部署 后端服务9900端口,域名访问地址是:http://nihao-api.hellow.com: 前端4200端口,域名访问地址是:http://nihao.hellow.com: 前 ...

  3. CDQZ Day4

    NOIP 模拟题By liu_runda题目名称 数 论 题源程序文件名 number.cpp theory.cpp problem.cpp输入文件名 number.in theory.in prob ...

  4. VS2013下使用cjson

    想要在C++实现json文件的读取.因为中间也遇到过很简单的坑,为了增加记忆,对实现过程做一个记录. 本文采用的是静态链接库的方式: 1.先在github上下载源码, json源码下载地址 2.打开m ...

  5. try-catch里面加了return后,finally还会执行吗?

    请看下面的方法,在我们的catch里面,捕获到了异常之后,我们的catch模块里面的语句,还会接着执行,当我们执行到return之后,我们不会立即返回,而是会接着执行finally块里面的代码,只有执 ...

  6. 同步FIFO学习

    在网上找的一个经典同步FIFO例子. 一.前言 FIFO (First-In-First-Out) 是一种先进先出的数据交互方式,在数字ASIC设计中常常被使用.FIFO按工作时钟域的不同又可以分为: ...

  7. [转]常用 GDB 命令中文速览

    目录 break -- 在指定的行或函数处设置断点,缩写为 b info breakpoints -- 打印未删除的所有断点,观察点和捕获点的列表,缩写为 i b disable -- 禁用断点,缩写 ...

  8. 如何为 Vue 项目写单元测试

    https://www.w3ctech.com/topic/2052 如何为 Vue 项目写单元测试 前端工程 明非 2017-07-18 4685 访问 1 分享 微信分享 译者:明非 链接:htt ...

  9. Android 开发 命名规范(基础回顾)

    标识符命名法标识符命名法最要有四种: 1 驼峰(Camel)命名法:又称小驼峰命名法,除首单词外,其余所有单词的第一个字母大写. 2 帕斯卡(pascal)命名法:又称大驼峰命名法,所有单词的第一个字 ...

  10. 【Lua】遍历目录结果输出到页面中,刷新页面后出现500 Internal Server Error

    在通过lua获取目录json字符串,然后作为数据源,通过Extjs生成树的过程中,发生了一个奇怪的问题,那就是获取目录json字符串然后传递给Extjs生成树的这个过程中,一开始都是很顺利的就生成了, ...