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论文阅读其实论文的思想在今天看来是不难的，不过在当时ResNet提出的时候可是横扫了各大分类任务，这个网络解决了随着网络的加深，分类的准确率不升反降的问题。通过一个名叫“残差”的网络结构(如下图所示)，使作者可以只通过简单的网络深度堆叠便可达到提升准确率的目的。
深度残差网络与其他模型的交互1.什么是深度残差网络深度残差网络是KaimingHeetal.提出的，一种运用了短路连接的神经网络形式。深度残差网络本身并没有一个固定的结构与参数，这使得深度残差网络非常灵活，可以有效的插入其他模型而提高模型表现。
深度残差网络—ResNet总结写于：2019.03.15—大连理工大学论文名称：DeepResidualLearningforImageRecognition作者：微软亚洲研究院的何凯
残差网络在设计之初，主要是服务于卷积神经网络(CNN)，在计算机视觉领域应用较多，但是随着CNN结构的发展，在很多文本处理，文本分类里面(n-gram)，也同样展现出来很好的效果。首先先明确一下几个深度学习方面的…
残差单元：以跳层连接的形式实现。实验表明，残差网络很好地解决了深度神经网络的退化问题，并在ImageNet和CIFAR-10等图像任务上取得了非常好的结果，同等层数的前提下残差网络也收敛得更快[1]。这使得前馈神经网络可以采用更深的设计。除此之外，去除个别神经网络层，残差网络的表现不会...
2、ResNet网络结构.对于一个堆积层结构（几层堆积而成）当输入为x时其学习到的特征记为H(x)，现在我们希望其可以学习到残差F(x)=H(x)-x，这样其实原始的学习特征是F(x)+x。.当残差为0时，此时堆积层仅仅做了恒等映射，至少网络性能不会下降，实际…
2.2残差网络举例图3最右侧就是就是一个残差网络。34-layer表示含可训练参数的层数为34层，池化层不含可训练参数。图3右侧所示的残差网络和中间部分的plainnetwork唯一的区别就是shortcutconnections。
使用残差网络结构h(x)=F(x)+x代替原来的没有shortcut连接的h(x)=x,这样更新冗余层的参数时需要学习F(x)=0比学习h(x)=x要容易得多。.而shortcut连接的结构也保证了反向传播更新参数时，很难有梯度为0的现象发生，不会导致梯度消失。.这样，ResNet的构建，使我们更...
作者在文中提到：深层网络的训练误差一般比浅层网络更高；但是对一个浅层网络，添加多层恒等映射（y=x）变成一个深层网络，这样的深层网络却可以得到与浅层网络相等的训练误差。由此可以说明恒等映射的层比较好训练。我们来假设：对于残差网络，当残差为0时，此时堆积层仅仅做了恒等...
CVPR论文：使用深度残差网络生成3D物体表明.3D形状模型使用顶点和面来进行自然参数化，即由形成表面的多边形组成。.然而，当前使用卷积神经网络来完成预测和生成任务的3D学习范式只聚焦于对象的体素化表示。.传统的2D到3D的转化需要的卷积计算导致很高...
论文阅读其实论文的思想在今天看来是不难的，不过在当时ResNet提出的时候可是横扫了各大分类任务，这个网络解决了随着网络的加深，分类的准确率不升反降的问题。通过一个名叫“残差”的网络结构(如下图所示)，使作者可以只通过简单的网络深度堆叠便可达到提升准确率的目的。
深度残差网络与其他模型的交互1.什么是深度残差网络深度残差网络是KaimingHeetal.提出的，一种运用了短路连接的神经网络形式。深度残差网络本身并没有一个固定的结构与参数，这使得深度残差网络非常灵活，可以有效的插入其他模型而提高模型表现。
深度残差网络—ResNet总结写于：2019.03.15—大连理工大学论文名称：DeepResidualLearningforImageRecognition作者：微软亚洲研究院的何凯
残差网络在设计之初，主要是服务于卷积神经网络(CNN)，在计算机视觉领域应用较多，但是随着CNN结构的发展，在很多文本处理，文本分类里面(n-gram)，也同样展现出来很好的效果。首先先明确一下几个深度学习方面的…
残差单元：以跳层连接的形式实现。实验表明，残差网络很好地解决了深度神经网络的退化问题，并在ImageNet和CIFAR-10等图像任务上取得了非常好的结果，同等层数的前提下残差网络也收敛得更快[1]。这使得前馈神经网络可以采用更深的设计。除此之外，去除个别神经网络层，残差网络的表现不会...
2、ResNet网络结构.对于一个堆积层结构（几层堆积而成）当输入为x时其学习到的特征记为H(x)，现在我们希望其可以学习到残差F(x)=H(x)-x，这样其实原始的学习特征是F(x)+x。.当残差为0时，此时堆积层仅仅做了恒等映射，至少网络性能不会下降，实际…
2.2残差网络举例图3最右侧就是就是一个残差网络。34-layer表示含可训练参数的层数为34层，池化层不含可训练参数。图3右侧所示的残差网络和中间部分的plainnetwork唯一的区别就是shortcutconnections。
使用残差网络结构h(x)=F(x)+x代替原来的没有shortcut连接的h(x)=x,这样更新冗余层的参数时需要学习F(x)=0比学习h(x)=x要容易得多。.而shortcut连接的结构也保证了反向传播更新参数时，很难有梯度为0的现象发生，不会导致梯度消失。.这样，ResNet的构建，使我们更...
作者在文中提到：深层网络的训练误差一般比浅层网络更高；但是对一个浅层网络，添加多层恒等映射（y=x）变成一个深层网络，这样的深层网络却可以得到与浅层网络相等的训练误差。由此可以说明恒等映射的层比较好训练。我们来假设：对于残差网络，当残差为0时，此时堆积层仅仅做了恒等...
CVPR论文：使用深度残差网络生成3D物体表明.3D形状模型使用顶点和面来进行自然参数化，即由形成表面的多边形组成。.然而，当前使用卷积神经网络来完成预测和生成任务的3D学习范式只聚焦于对象的体素化表示。.传统的2D到3D的转化需要的卷积计算导致很高...
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