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深度残差网络(DRN)ResNet网络原理

一说起“深度学习”,自然就联想到它非常显著的特点“深、深、深”(重要的事说三遍),通过很深层次的网络实现准确率非常高的图像识别、语音识别等能力。因此,我们自然很容易就想到:深的网络一般会比浅的网络效果好,如果要进一步地提升模型的准确率,最直接的方法就是把网络设计得越深越好...

Deep Residual Learning for Image Recognition(残差网络)

深度在神经网络中有及其重要的作用,但越深的网络越难训练。随着深度的增加,从训练一开始,梯度消失或梯度爆炸就会阻止收敛,normalizedinitialization和intermediatenormalization能够解决这个问题。但依旧会出现degradationproblem:随着深度的增加,准确率会达到饱和,...

残差网络(Residual Network)

一、背景1)梯度消失问题我们发现很深的网络层,由于参数初始化一般更靠近0,这样在训练的过程中更新浅层网络的参数时,很容易随着网络的深入而导致梯度消失,浅层的参数无法更新。可以看到,假设现在需要更新b1,w2,w3,w4参数因为随机初始化偏向于0,通过链式求导我们会发现,w1w2w3相乘会得到更加接近于0的数,那么所求的...