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传统卷积神经网络存在的问题
如何解决
批量归一化BatchNormalization, BN
残差连接方式
残差结构 ResNet网络
ResNet 网络是在 2015年 由微软实验室中的何凯明等几位大神提出#xff0c;斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名#xff0c;目标检测第一名。获得CO…目录
传统卷积神经网络存在的问题
如何解决
批量归一化BatchNormalization, BN
残差连接方式
残差结构 ResNet网络
ResNet 网络是在 2015年 由微软实验室中的何凯明等几位大神提出斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名图像分割第一名。
传统卷积神经网络存在的问题
神经网络都是通过卷积层和池化层的叠加组成的。 在实际的试验中发现随着卷积层和池化层的叠加学习效果不会逐渐变好反而出现2个问题 1、梯度消失和梯度爆炸 梯度消失若每一层的误差梯度小于1反向传播时网络越深梯度越趋近于0 梯度爆炸若每一层的误差梯度大于1反向传播时网络越深梯度越来越大 2、退化问题
如何解决 为了解决梯度消失或梯度爆炸问题 通过数据的预处理以及在网络中使用 BNBatch Normalization层来解决。 为了解决深层网络中的退化问题 人为地让神经网络某些层跳过下一层神经元的连接隔层相连弱化每层之间的强联系。 如图可以看到层数越多错误率越低 批量归一化BatchNormalization, BN
Batch Normalization目的使所有的feature map满足均值为0方差为1的分布规律 对每个传入的图片进行归一化后将其传入卷积神经层进行处理后得到特征图然后再对这个特征图进行归一化处理处理完再次进入卷积层处理输出的特征图再次进行归一化。 残差连接方式 residual结构使用了一种shortcut的连接方式也可理解为捷径。让特征矩阵隔层相加注意F(X)和X形状要相同所谓相加是特征矩阵相同位置上的数字进行相加。 残差结构
ResNet一共有5种残差网络结构18层、34层、50层、101层、152层
