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
云空5 分钟前
《洪水应急场景下基于 YOLOv8 的目标检测与实例分割模型训练方案》
人工智能·yolo·计算机视觉
一个人旅程~13 分钟前
欧文·亚隆的《当尼采哭泣》(When Nietzsche Wept)精简总结
经验分享·笔记·新浪微博
dreamread15 分钟前
2026起名参考八字排盘工具怎么选:看五行提示、候选记录和理性边界
人工智能·软件工具·传统文化
写代码像蔡徐抻18 分钟前
从外星人到大模型,语言如何泄露了人类的思维方式。
人工智能
u01437810824 分钟前
小红书发布api发送笔记
笔记
报错小能手25 分钟前
OpenTenBase学习——分布式数据库 / 集群主流架构分类
学习
云烟成雨TD28 分钟前
LangFlow 1.x 系列【7】工作流创建与部署指南
人工智能·python·agent
GAOJ_K33 分钟前
高速工况钢珠离心力如何影响螺杆磨损与运行平顺性?
人工智能·无人机·制造
VIP_CQCRE1 小时前
用 Ace Data Cloud 快速接入 Kling Motion:让图片按指定动作生成视频
人工智能·api·ai视频·kling·acedatacloud