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神經網絡ResNet訓練CIFAR10數據集
時間 2021-07-10
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loss在反向傳播的過程中,傳遞到淺層的梯度非常小,使得淺層參數難以更新。resnet引入了殘差單元(residual unit):通過直接和輸入連接,使得淺層的參數變得可以訓練。 bottleneck將左圖中的一個3*3的卷積層,改爲了兩個1*1的卷積層,在參數個數相近的情況下,加深了網絡深度。 resnet就是上面的殘差單元(residual unit)或者是bottleneck不斷堆疊形成
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