ResNet学习笔记

一、residual结构

优点:
(1)超深的网络结构(突破1000层)
(2)提出residual模块
(3)使用Batch Normalization加速训练(丢弃dropout)
解决问题:
(1) 梯度消失和梯度爆炸
(2) 退化问题,即层数深效果反而不好
右图对比左图, 可以减少计算的参数
二、

option B 可以使实线部分的输入矩阵和输出矩阵shape不同
三、Batch Normalization

四、网络结构图

相关推荐
集和诚JHCTECH1 分钟前
案例分享 | BRAV-7721助力印刷电路板(PCB)智能缺陷复判系统
人工智能·嵌入式硬件·边缘计算
传奇开心果编程3 分钟前
【Rust入门知识点学与练】第17课:闭包 Closures
开发语言·学习·rust
衡石科技4 分钟前
ChatBI性能优化与流式响应衡石自然语言问数毫秒级体验技术解析
人工智能·科技·性能优化·企业级bi
林墨聊AIGC25 分钟前
动漫AI视频创作工具在哪找到的?2026年最新动漫AI视频平台与软件指南
大数据·人工智能·ai作画·aigc·音视频
广州灵眸科技有限公司32 分钟前
从手动三步到上电即连:4G模组systemd开机自连方案
linux·运维·服务器·开发语言·网络·人工智能·php
今夜有雨.36 分钟前
C# 学习文档(零基础入门)
开发语言·学习·c#
明月_清风39 分钟前
AI 时代,为什么架构师又开始谈"本体论"?
人工智能·后端·agent
千里码aicood44 分钟前
Flask-基于图神经网络的谣言检测研究
人工智能·神经网络·flask
ocean21031 小时前
2025-2026年AI算法与模型研发面试高频知识点洞察
人工智能·算法·面试
妙码生花1 小时前
使用git更新ai-go-admin框架
前端·人工智能·git·golang·typescript·php