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ResNet精品文章

  • 經(jīng)典ResNet結果不能復現(xiàn)?何愷明回應:它經(jīng)受住了時間的考驗

    ...何愷明受到了質疑。今天,Reddit 上一位用戶對何愷明的ResNet提出質疑,他認為:何愷明 2015 年的原始殘差網(wǎng)絡的結果沒有被復現(xiàn),甚至何愷明本人也沒有。網(wǎng)友稱,他沒有發(fā)現(xiàn)任何一篇論文復現(xiàn)了原始 ResNet 網(wǎng)絡的結果,或與原...

    Ilikewhite 評論0 收藏0
  • 一文簡述ResNet及其多種變體

    ...賽冠軍之后,深度殘差網(wǎng)絡(Residual Network, 下文簡寫為 ResNet)[2] 可以說是過去幾年中計算機視覺和深度學習領域最具開創(chuàng)性的工作。ResNet 使訓練數(shù)百甚至數(shù)千層成為可能,且在這種情況下仍能展現(xiàn)出優(yōu)越的性能。因其強大的表...

    suemi 評論0 收藏0
  • [ResNet系] 006 DPN

    ...),提出了一種新的網(wǎng)絡內部連接的拓撲結構。通過考察ResNet和DenseNet與HORNN(higher order recurrent neural network)之間的等價性,我們發(fā)現(xiàn)ResNet可以重復利用網(wǎng)絡中的特征,而DenseNet可以探索新的特征,這兩個特性都有助于網(wǎng)絡學習...

    plus2047 評論0 收藏0
  • tensorflow+resnet

    當談到深度學習時,TensorFlow是最受歡迎的框架之一,而ResNet則是最常用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡之一。在本文中,我們將討論如何使用TensorFlow和ResNet來構建一個強大的深度學習模型。 首先,讓我們了解一下ResNet是什么。ResNet(Residual Ne...

    wujl596 評論0 收藏674
  • ResNet告訴我,我是不是世界上最美的人?

    ...人工構造特征的經(jīng)典ML模型和3種深度學習模型:AlexNet、ResNet18和ResNext50,我希望盡可能簡化我的工作(我不想從頭開始訓練Resnet神經(jīng)網(wǎng)絡模型),我想對現(xiàn)有的模型進行調優(yōu)。在keras中,有一個稱為application的模塊,它包含各種...

    wums 評論0 收藏0
  • 谷歌開放Inception-ResNet-v2:一種新圖像分類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型

    ...進行檢驗與模型定義。今天,谷歌再次宣布開放 Inception-ResNet-v2,一個在 ILSVRC 圖像分類基準上取得頂尖準確率的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。文中提到的論文可點擊「閱讀原文」進行下載。為了在該領域取得更多進展,今天我們非常高興的...

    Chaz 評論0 收藏0
  • 使用 TensorFlow Serving 和 Docker 快速部署機器學習服務

    ...本篇的重點,所以我們使用一個已經(jīng)訓練好的模型,比如ResNet。TensorFlow Serving 使用SavedModel這種格式來保存其模型,SavedModel是一種獨立于語言的,可恢復,密集的序列化格式,支持使用更高級別的系統(tǒng)和工具來生成,使用和轉換...

    endless_road 評論0 收藏0
  • [ResNet系] 005 DenseNet

    ...roduction CNN在最近才真正是深度網(wǎng)絡,Hightway Networks和ResNet是最早突破100層的網(wǎng)絡架構。隨著網(wǎng)絡深度的增加,一個新問題出現(xiàn)了:輸入的信息或者反傳的梯度在經(jīng)過多個網(wǎng)絡層之后可能會消失。最近的多項工作都可以用來解...

    CODING 評論0 收藏0
  • [ResNet系] 003 ResNeXt

    ...據(jù)集上對ResNeXt進行考察,發(fā)現(xiàn)ResNeXt的效果要優(yōu)于相應的ResNet。官方實現(xiàn)(Torch)的源碼地址:https://github.com/facebookre... 。 1. Introduction 視覺識別領域的研究正在經(jīng)歷從特征工程到網(wǎng)絡工程的轉變?,F(xiàn)在研究人員的主要精...

    kidsamong 評論0 收藏0
  • [ResNet系] 004 WRN

    ...nowledge transfer),逐層訓練(layer-wise training)等。最近的ResNet在多個任務上都取得了最佳的結果,相比于Inception架構,ResNet具有更好的泛化能力,也就是說它提取的特征可以用于遷移學習。Inception-ResNet顯示了殘差連接可以加速...

    hankkin 評論0 收藏0
  • TensorFlow 幫你實現(xiàn)更好的結構化圖層和模型

    ...有趣的類層事物都是通過組合現(xiàn)有的層來實現(xiàn)的。例如,resnet 中的每個剩余塊都是卷積、批處理規(guī)范化和快捷方式的組合。在創(chuàng)建包含其他圖層的類似圖層時使用的主類是 tf.keras.Model。其實現(xiàn)是通過繼承 tf.keras.Model 來實現(xiàn)的。c...

    Tamic 評論0 收藏0
  • 關于Resnet殘差網(wǎng)絡的一些理解

    ...是,一些網(wǎng)絡的出現(xiàn)很好的解決了這些問題。最近學習的Resnet就有效的解決了這個問題。 Resnet在2015年提出之后,立馬獲得了當年的Image圖像比賽第一名,并且準確率奇高。 最初Resnet的提出目的并不是為了解決梯度彌散,有效...

    antyiwei 評論0 收藏0
  • 索尼大法好,224秒在ImageNet上搞定ResNet-50

    隨著技術、算力的發(fā)展,在 ImageNet 上訓練 ResNet-50 的速度被不斷刷新。2018 年 7 月,騰訊機智機器學習平臺團隊在 ImageNet 數(shù)據(jù)集上僅用 6.6 分鐘就訓練好 ResNet-50,創(chuàng)造了 AI 訓練世界紀錄。如今,這一紀錄再次被索尼刷新……隨...

    xiguadada 評論0 收藏0

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