resnet

深度学习：残差网络(ResNet)的原理及优缺点残差网络（Residual Network，简称ResNet）是一种深度卷积神经网络架构，它在2015年由微软研究院的Kaiming He等人提出。ResNet解决了深度学习领域中的一个关键问题：随着网络深度的增加，网络的性能反而可能下降。这一现象被称为梯度消失和梯度爆炸，它们会导致在训练过程中难以有效地更新网络权重。

【深度学习】搞懂卷积神经网络(一)卷积神经网络是一种具有局部连接，权重共享等特性的深层前馈神经网络。一般是由卷积层，池化层，全连接层交叉堆叠而成，使用反向传播算法进行训练。卷积神经网络具有一定程度上的平移，缩放和旋转不变性，较前馈神经网络而言，其参数更少。

【隐私计算】Cheetah安全多方计算协议-阿里安全双子座实验室2PC-NN安全推理与实际应用之间仍存在较大性能差距，因此只适用于小数据集或简单模型。Cheetah仔细设计DNN，基于格的同态加密、VOLE类型的不经意传输和秘密共享，提出了一个2PC-NN推理系统Cheetah，比CCS'20的CrypTFlow2开销小的多，计算效率更快，通信效率更高。主要贡献有两点:

李沐动手学深度学习：树叶分类竞赛视频地址：30 第二部分完结竞赛：图片分类【动手学深度学习v2】竞赛地址：https://www.kaggle.com/competitions/classify-leaves

动手学深度学习7.6 残差网络（ResNet）-笔记&练习（PyTorch）本节课程地址：29 残差网络 ResNet【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili 29.2 ResNet为什么能训练出1000层的模型【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili

基于深度学习的图像特征优化识别复杂环境中的果蔬【多种模型切换】基于深度学习的图像识别技术广泛应用果蔬分类和质检，助力智慧农业发展。当前果蔬图像识别研究集中在单一或无背景环境的图像，通过纹理、颜色等特征提取，利用浅层学习技术，实现图像识别。本项目聚焦果蔬运输、超市零售复杂环境中，包装袋和保鲜膜内附水珠等视觉挑战下的果蔬精准识别。运用深度学习方法结合图像去雾、去雨水、去模糊等图像优化算法，设计基于深度学习的果蔬图像识别模型，并进行模型识别效果评价。旨在实现复杂背景环境下的果蔬种类、新鲜程度、残缺程度等自动识别、分类和腐败提醒，以应用于复杂环境下农产品的自动化无人销售、运

深度学习（9）---ResNet详解1. 问题：在一个神经网络中加深更多的层，总是改进精度吗？2. 答：不一定。如下面这幅图所示，蓝色五角星表示最优值，标有 F i F_i Fi 的闭合区域表示函数，闭合区域的面积代表函数的复杂程度，面积越大，学到的知识就越多。在这个区域中能够找到一个最优的解。（可以用区域中的一个点来表示，该点到最优值的距离可以用来衡量模型的好坏）

ResNet——Deep Residual Learning for Image Recognition(论文阅读)ResNet是一种残差网络，咱们可以把它理解为一个子网络，这个子网络经过堆叠可以构成一个很深的网络。下面是ResNet的结构。

使用CNN或resnet，分别在flower5，flower17，flower102数据集上实现花朵识别分类-附源码-免费使用cnn和resnet实现了对flower5，flower17，flower102数据集上实现花朵识别分类。也就是6份代码，全部在Gitee仓库里，记得点个start支持谢谢。

Tensorflow2.0笔记 - ResNet实践本笔记记录使用ResNet18网络结构，进行CIFAR100数据集的训练和验证。由于参数较多，训练时间会比较长，因此只跑了10个epoch，准确率还没有提升上去。

分类神经网络2：ResNet模型复现目录ResNet网络架构ResNet部分实现代码论文原址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf

雨秒的對望

ResNet目标检测算法实现交通灯分类红绿灯识别方案：https://zhuanlan.zhihu.com/p/6747919061、数据集划分

深度学习Top10算法自2006年深度学习概念被提出以来，20年快过去了，深度学习作为人工智能领域的一场革命，已经催生了许多具有影响力的算法。以下是深度学习top10算法，它们在创新性、应用价值和影响力方面都具有重要的地位。

会害羞的杨卓越

TensorFlow2实战-系列教程14：Resnet实战2有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Jupyter Notebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传

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TensorFlow2实战-系列教程6：猫狗识别3------迁移学习有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Jupyter Notebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传

小喵要摸鱼

ResNet 原论文及原作者讲解更深的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架，以简化比以前使用的网络深度大得多的网络的训练。我们明确地将 ResNet 的层重新表述为学习残差函数，也就是与层输入有关的函数，而不是学习无关的函数。

深入浅出理解ResNet网络模型+PyTorch实现温故而知新，可以为师矣！论文：Identity Mappings in Deep Residual Networks 论文：Deep Residual Learning for Image Recognition ResNet详解+PyTorch实现 PyTorch官方实现ResNet 【pytorch】ResNet18、ResNet20、ResNet34、ResNet50网络结构与实现残差网络ResNet笔记 ResNet详解与实现 Highway Networks 重读《Deep Residual

ResNet论文总结和代码实现论文： Deep Residual Learning for Image Recognition - AMiner

残差网络(ResNet) -深度学习（Residual Networks (ResNet) – Deep Learning）在第一个基于cnn的架构(AlexNet)赢得ImageNet 2012比赛之后，每个随后的获胜架构都在深度神经网络中使用更多的层来降低错误率。这适用于较少的层数，但当我们增加层数时，深度学习中会出现一个常见的问题，称为消失/爆炸梯度。这会导致梯度变为0或太大。因此，当我们增加层数时，训练和测试错误率也会增加。