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ResNet网络结构

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ResNet介绍

  • ResNet 即深度残差网络,由何恺明及其团队提出
  • ResNet使用了一种连接方式叫做“shortcut connection”,顾名思义,shortcut就是“抄

近道”的意思

  • ResNet模型引入残差网络结构,在两层或两层以上的节点两端添加了一条“捷径”,这

样一来,原来的输出F(x)就变成了F(x)+x

  • ResNet通过引入残差结构,我们就可以直接使用传统的反向传播对很深的神经网络进行

训练,并且收敛速度快,误差小

退化

  • 网络越深,梯度消失的现象就越来越明显,网络的训练效果也不好,这样的问题就称

为“退化”

  • ResNet通过引入残差结构,很好地解决了"退化"问题
  • 退化与过拟合都会使网络预测准确率降低,但两者并不是一回事

实时效果反馈

1. 关于ResNet网络结构,下列说法正确的是:

A ResNet引入残差网络结构,很好地解决了"退化"问题

B ResNet的亮点在于多次堆叠使用卷积核

C ResNet的收敛速度慢,误差大

D 以上说法均不正确

2. 关于退化,下列说法正确的是:

A 退化与过拟合是一回事

B 随着网络层数的加深,梯度消失的现象就越来越明显,

网络的训练效果也不好,这种现象就是"退化"

C 退化会使网络预测准确率提高

D 以上说法均不正确

答案

1=>A 2=>B

 

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