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这是薰风读论文的第2篇投稿，除了论文本身更多的是对文章思路的梳理和个人的思考。欢迎讨论~也很好奇你是喜欢只讲论文，还是喜欢多写讨论？一、引言：为什么会有ResNet？WhyResNet？神经网络叠的越深，则学习出…
本文参考的论文DeepResidualLearningforImageRecognitionIdentityMappingsinDeepResidualNetworksInception-v4，Inception-ResNetandtheImpactofResidualConnectionsonLearningWideResidualNetwork...
Deeperneuralnetworksaremoredifficulttotrain.Wepresentaresiduallearningframeworktoeasethetrainingofnetworksthataresubstantiallydeeperthanthoseusedpreviously.Weexplicitlyreformulatethelayersaslearningresidualfunctionswithreferencetothelayerinputs,insteadoflearningunreferencedfunctions.Weprovidecomprehensiveempiricalevidenceshowingthatthese...
论文查重优惠论文查重开题分析单篇购买文献互助用户中心以下为最相关的结果，您也可以查看...DeepresidualnetsarefoundationsofoursubmissionstoILSVRC&COCO2015competitions,wherewealsowonthe1stplacesonthetasksof展开...
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...
论文是这篇：ResidualNetworksBehaveLikeEnsemblesofRelativelyShallowNetworks地址不放了，自己搜这篇文章很老了，NIPS2016的，差不多在ResNet出来以后半年，作者就跟着搞完了他的实验（我估计是），差不多之前一点的时候还有另外一篇随机删除ResidualBlock的工作。
ResiduelNet是MSRAHeKaiming组的作品，斩获了ImageNet挑战赛的所有项目的第一，并荣获CVPR的bestpaper，成为stateofthear的网络结构。这篇文章记录了阅读最初论文“DeepResidualLearningforImageRecongnition”的重点。
而DeepResidualLearningforImageRecognition这篇论文认为，理论上，可以训练一个shallower网络，然后在这个训练好的shallower网络上堆几层identitymapping（恒等映射）的层，即输出等于输入的层，构建出一个deeper网络。
论文地址：WideResidualNetworks这是一篇ResNet的改进版在之前ResNet的改进上都是对depth做改进，或者是block里边BN-CONV-RELU的顺序做改进，本文是对block的width做改进，也就是block中convchannel的数量图1中a：普通的basicblock图1中b：bottleneck就是使用1*1卷积进行降维…
ResidualNet论文阅读-IdentityMappinginDeepResidualNetworks发表于2017-03-07这篇文章是HeKaiming继最初的那篇ResidualNet的论文后又发的一篇。这篇论文…
这是薰风读论文的第2篇投稿，除了论文本身更多的是对文章思路的梳理和个人的思考。欢迎讨论~也很好奇你是喜欢只讲论文，还是喜欢多写讨论？一、引言：为什么会有ResNet？WhyResNet？神经网络叠的越深，则学习出…
本文参考的论文DeepResidualLearningforImageRecognitionIdentityMappingsinDeepResidualNetworksInception-v4，Inception-ResNetandtheImpactofResidualConnectionsonLearningWideResidualNetwork...
Deeperneuralnetworksaremoredifficulttotrain.Wepresentaresiduallearningframeworktoeasethetrainingofnetworksthataresubstantiallydeeperthanthoseusedpreviously.Weexplicitlyreformulatethelayersaslearningresidualfunctionswithreferencetothelayerinputs,insteadoflearningunreferencedfunctions.Weprovidecomprehensiveempiricalevidenceshowingthatthese...
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论文是这篇：ResidualNetworksBehaveLikeEnsemblesofRelativelyShallowNetworks地址不放了，自己搜这篇文章很老了，NIPS2016的，差不多在ResNet出来以后半年，作者就跟着搞完了他的实验（我估计是），差不多之前一点的时候还有另外一篇随机删除ResidualBlock的工作。
ResiduelNet是MSRAHeKaiming组的作品，斩获了ImageNet挑战赛的所有项目的第一，并荣获CVPR的bestpaper，成为stateofthear的网络结构。这篇文章记录了阅读最初论文“DeepResidualLearningforImageRecongnition”的重点。
而DeepResidualLearningforImageRecognition这篇论文认为，理论上，可以训练一个shallower网络，然后在这个训练好的shallower网络上堆几层identitymapping（恒等映射）的层，即输出等于输入的层，构建出一个deeper网络。
论文地址：WideResidualNetworks这是一篇ResNet的改进版在之前ResNet的改进上都是对depth做改进，或者是block里边BN-CONV-RELU的顺序做改进，本文是对block的width做改进，也就是block中convchannel的数量图1中a：普通的basicblock图1中b：bottleneck就是使用1*1卷积进行降维…
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