深度残差网络—ResNet总结 写于:2019.03.15—大连理工大学 论文名称:Deep Residual Learning for Image Recognition 作者:微软亚洲研究院的何凯明等人             论文地址:https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf 摘要: 随着人们对于神经网络技术的不断研究和尝试,每年都会诞生很多新的网络结构或模型.这些模型大都有着经典神经网络的特点,但是又会有所变化.你说它们是杂交也好,是变种也罢,总之针对

概述 众所周知,在业务高峰期,某些针对Oracle数据库的操作具有很高的风险,比如修改表结构.修改实例参数等等,如果没有充分评估和了解这些操作所带来的影响,这些操作很可能会导致故障,轻则导致应用错误,重则导致数据库服务不可用. 另外,在非业务高峰期,某些看似风险不大的操作也可能会导致严重后果,比如不按管理流程修改表结构,如果这个表正好是Oracle GoldenGate复制组的一部分,修改了源端结构而没有通知OGG的相关人员,没有在目标端进行相同的操作,而DDL复制功能也没有打开的情况下,就会导

CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper,当时提到,2006年虽然Deep Learning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?有数学基础吗?搞得过SVM之类吗?回头来看,就算是真的,大牛们也确实不算无理取闹,是骡子是马拉出来遛遛,不要光提个概念. 时间终于到了2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky在寝

生产力概述 在如今以google为首的互联网时代,软件的开发和生产模式都已经发生了变化, 在<参与感>一书提到:某位从微软出来的工程师很困惑,微软在google还有facebook这些公司发展的时候,为何为感觉没法有效还击,核心问题就是软件生产模式不一样 [1] ,微软当时的模式已经严重落伍了. 目前IT行业的就基本上是“天下武功,唯快不破”的时代了.开发要变成敏捷,测试也同样变成敏捷,开发要快,测试同样也要快. 在新趋势下面,一切都要快,然而快并不意味着降低质量.要“又快又好”的目标,只能通

Deep Residual Learning for Image Recognition 微软亚洲研究院的何凯明等人 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf Abstract 更深层次的神经网络训练更加困难.我们提出一个 Residual的学习框架来缓解训练的网比之前所使用的网络深得多.我们提供全面的经验证据显示这些残余网络更容易优化,并可以从显着增加的深度获得准确性.在ImageNet数据集上我们评估深度达152层残留网比VGG网[41]更深,但

opencv中提供的基于haar特征级联进行人脸检测的方法效果非常不好,本文使用dlib中提供的人脸检测方法(使用HOG特征或卷积神经网方法),并使用提供的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别,不过本文的目的不是构建深度残差网络,而是利用已经训练好的模型进行实时人脸识别,实时性要求一秒钟达到10帧以上的速率,并且保证不错的精度.opencv和dlib都是非常好用的计算机视觉库,特别是dlib,前面文章提到了其内部封装了一些比较新的深度学习方法,使用这些算法可以实现很多应用,比如人脸检测.

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现. 其中 文章 详解卷积神经网络(CNN)已经对卷积神经网络进行了详细的描述,这里为了学习MXNet的库,所以对经典的神经网络进行实现~加深学习印象,并且为以后的使用打下基础.其中参考的为Gluon社区提供的学习资料~ 1.简单LeNet的实现 def LeNet(): """ 较早的卷积神经网络 :

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu

Highway Networks 论文地址:arXiv:1505.00387 [cs.LG] (ICML 2015),全文:Training Very Deep Networks( arXiv:1507.06228 ) 基于梯度下降的算法在网络层数增加时训练越来越困难(并非是梯度消失的问题,因为batch norm解决梯度消失问题).论文受 RNN 中的 LSTM.GRU 的 gate 机制的启发,去掉每一层循环的序列输入,去掉 reset gate (不需要遗忘历史信息),仍使用 gate 控

LeNet – 5网络 网络结构为: 输入图像是:32x32x1的灰度图像 卷积核:5x5,stride=1 得到Conv1:28x28x6 池化层:2x2,stride=2 (池化之后再经过激活函数sigmoid) 得到Pool1:14x14x6 卷积核:5x5,stride=1 得到Conv2:10x10x16 池化层Pool2:2x2,stride=2 (池化之后再经过激活函数sigmoid) 得到Pool2:5x5x16 然后将Pool2展开,得到长度为400的向量 经过第一个全连接层,

ResNet网络,本文获得2016 CVPR best paper,获得了ILSVRC2015的分类任务第一名. 本篇文章解决了深度神经网络中产生的退化问题(degradation problem).什么是退化问题呢?如下图: 上图所示,网络随着深度的增加(从20层增加到56层),训练误差和测试误差非但没有降低,反而变大了.然而这种问题的出现并不是因为过拟合(overfitting). 照理来说,如果我们有一个浅层的网络,然后我们可以构造一个这样的深层的网络:前面一部分的网络和浅层网络一模一样,

视觉问题引入深度神经网络后,针对端对端的训练和预测网络,可以看是特征的表达和任务的决策问题(分类,回归等).当我们自己的训练数据量过小时,往往借助牛人已经预训练好的网络进行特征的提取,然后在后面加上自己特定任务的网络进行调优.目前,ILSVRC比赛(针对1000类的分类问题)所使用数据的训练集126万张图像,验证集5万张,测试集10万张(标注未公布),大家一般使用这个比赛的前几名的网络来搭建自己特定任务的神经网络. 本篇博文主要简单讲述怎么使用TensorFlow调用预训练好的VGG网络,其他的

残差网络的设计目的 随着网络深度增加,会出现一种退化问题,也就是当网络变得越来越深的时候,训练的准确率会趋于平缓,但是训练误差会变大,这明显不是过拟合造成的,因为过拟合是指网络的训练误差会不断变小,但是测试误差会变大.为了解决这种退化现象,ResNet被提出.我们不再用多个堆叠的层直接拟合期望的特征映射,而是显式的用它们拟合一个残差映射.假设期望的特征映射为H(x),那么堆叠的非线性层拟合的是另一个映射,也就是F(x)=H(x)-x.假设最优化残差映射比最优化期望的映射更容易,也就是F(x)=H

摘要 越深层次的神经网络越难以训练.我们提供了一个残差学习框架,以减轻对网络的训练,这些网络的深度比以前的要大得多.我们明确地将这些层重新规划为通过参考输入层x,学习残差函数,来代替没有参考的学习函数. 我们提供了综合的经验证据,表明残差网络更容易优化,并且可以从显著增加的深度中获得准确性.在ImageNet数据集上,我们对剩余的网进行评估,其深度为152层,比VGG网41层更深,但仍可以保证有较低的复杂度.结合这些残差网络在ImageNet测试集上获得了3.57%的误差,这一结果在ILSVRC

1. 先导入使用的包,并声明可用的网络和预训练好的模型 import torch.nn as nn import torch.utils.model_zoo as model_zoo #声明可调用的网络 __all__ = ['ResNet', 'resnet18', 'resnet34', 'resnet50', 'resnet101', 'resnet152'] #用于加载的预训练好的模型 model_urls = { 'resnet18': 'https://download.pytorc

AlexNet-> vgg vgg 采用更小的卷积核,加深网络深度,但两者的共同点都是卷积层+pooling层最后接上fc 层的结构 Network in network ->googleNet NIN 中采用global average pooling ,而不是使用 fc 层,减少了网络参数,googlenet是在网络中加入inception 的结构,让网络更宽. resnet 为了让网络更深,加入indentity 结构.     目标检测   rcnn 传统object proposal

ResNet网络 ResNet原理和实现 总结 一.ResNet原理和实现 神经网络第一次出现在1998年,当时用5层的全连接网络LetNet实现了手写数字识别,现在这个模型已经是神经网络界的“helloworld”,一些能够构建神经网络的库比如TensorFlow.keras等等会把这个模型当成第一个入门例程.后来卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)一出现就秒杀了全连接神经网络,用卷积核代替全连接,大大降低了参数个数,网络因此也能延伸到十几层到二

发现博客园也可以支持Markdown,就把我之前写的博客搬过来了- 欢迎转载,请注明出处:http://www.cnblogs.com/alanma/p/6877166.html 下面是正文: Deep Residual Learning for Image Recognition 1. 思想 作者根据输入将层表示为学习残差函数.实验表明,残差网络更容易优化,并且能够通过增加相当的深度来提高准确率. 核心是解决了增加深度带来的副作用(退化问题),这样能够通过单纯地增加网络深度,来提高网络性能.

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://www.cnblogs.com/wmr95/articles/8848158.html 下面重新了解一下resnet,Let’s Go-- <一>Resnet解决了什么问题 首先了解Resnet网

Res-Family: From ResNet to SE-ResNeXt 姚伟峰 http://www.cnblogs.com/Matrix_Yao/ Res-Family: From ResNet to SE-ResNeXt ResNet(2015 Dec) Paper Network Visualization Problem Statement Why Conclusion How to Solve it Breakdown Residule Module Identity Shortc