AI 助理
备案控制台登录注册
文章 2023-08-17 来自：开发者社区

图像分类经典神经网络大总结（AlexNet、VGG 、GoogLeNet 、ResNet、 DenseNet、SENet、ResNeXt ）

前言在CNN网络结构的演化上，出现过许多优秀的CNN网络，CNN的经典结构始于1998年的LeNet，成于2012年历史性的AlexNet，从此盛于图像相关领域。发展历史：Lenet --> Alexnet --> ZFnet --> VGG --> NIN --> GoogLeNet -->ResNet--> DenseNet -->ResNeX....

图像分类经典神经网络大总结（AlexNet、VGG 、GoogLeNet 、ResNet、 DenseNet、SENet、ResNeXt ）
文章 2023-05-23 来自：开发者社区

全新池化方法AdaPool | 让ResNet、DenseNet、ResNeXt等在所有下游任务轻松涨点（二）

3本文方法 AdaPool这里首先介绍在池化方法中共享的操作。在一个大小为C×H×W的激活映射  中定义了局部 kernel 区域 R，其中包含C个通道，高度为H，宽度为W。为了简化表示法，省略通道维数，并假设R是尺寸为k × k的二维空间区域中激活的相对位置指标集合(即激活)。将池化输出表示为 ，对应的梯度表示为 ，其中为R区域内的坐标集。A. Inverse Distance We....

全新池化方法AdaPool | 让ResNet、DenseNet、ResNeXt等在所有下游任务轻松涨点（二）
文章 2023-05-23 来自：开发者社区

全新池化方法AdaPool | 让ResNet、DenseNet、ResNeXt等在所有下游任务轻松涨点（一）

1简介池化方法将空间输入采样到更低的分辨率。目标是通过捕捉最重要的信息和保留结构方面，如对比度和纹理，最大限度地减少信息的损失。池化操作在图像和视频处理方法中是必不可少的，包括那些基于卷积神经网络的方法。在cnn中，池化操作有助于减少计算负担，同时增加较深部分卷积的感受野。池化实际上就是所有流行的CNN架构中的一个关键组件，它们具有较低的计算和内存开销。已经提出的一系列的池化方法，每一种方法都有....

全新池化方法AdaPool | 让ResNet、DenseNet、ResNeXt等在所有下游任务轻松涨点（一）
文章 2023-05-11 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络理论篇】 31 图片分类模型：ResNet模型+DenseNet模型+EffcientNet模型

同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....

【Pytorch神经网络理论篇】 31 图片分类模型：ResNet模型+DenseNet模型+EffcientNet模型
文章 2017-10-24 来自：开发者社区

为什么ResNet和DenseNet可以这么深？一文详解残差块为何有助于解决梯度弥散问题。

传统的“提拉米苏”式卷积神经网络模型，都以层叠卷积层的方式提高网络深度，从而提高识别精度。但层叠过多的卷积层会出现一个问题，就是梯度弥散(Vanishing)，backprop无法有效地把梯度更新到前面的网络层，导致前面的层参数无法更新。 而BatchNormalization（BN）、ResNet的skip connection就是为了解决这个问题，BN通过规范化输入数据改变数据分布，在前传过....

为什么ResNet和DenseNet可以这么深？一文详解残差块为何有助于解决梯度弥散问题。

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

ResNet densenet相关内容

ResNet您可能感兴趣