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ResNet——CNN經典網絡模型詳解()
時間 2020-12-23
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1、前言 ResNet(Residual Neural Network)由微軟研究院的Kaiming He等四名華人提出,通過使用ResNet Unit成功訓練出了152層的神經網絡,並在ILSVRC2015比賽中取得冠軍,在top5上的錯誤率爲3.57%,同時參數量比VGGNet低,效果非常突出。ResNet的結構可以極快的加速神經網絡的訓練,模型的準確率也有比較大的提升。同時ResNet的推廣
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