标签:Resnet50 网络 残差 准确率 xy ResNet mapping
ResNet在2015年被提出,在ImageNet比赛Classification任务上获得第一名。
因为它“简单与实用”并存,很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的,检测,分割,识别等领域都纷纷使用ResNet,
Alpha zero也使用了ResNet,所以可见ResNet确实很好用。 (https://blog.csdn.net/lanran2/article/details/79057994 )
1. ResNet意义
随着网络的加深,出现了训练集准确率下降的现象,我们可以确定这不是由于Overfit过拟合造成的(过拟合的情况训练集应该准确率很高);所以作者针对这个问题提出了一种全新的网络,叫深度残差网络,它允许网络尽可能的加深,其中引入了全新的结构如图1;
这里问大家一个问题
残差指的是什么?
其中ResNet提出了两种mapping:一种是identity mapping,指的就是图1中”弯弯的曲线”,另一种residual mapping,指的就是除了”弯弯的曲线“那部分,所以最后的输出是 y=F(x)+xy=F(x)+x
identity mapping顾名思义,就是指本身,也就是公式中的xx,而residual mapping指的是“差”,也就是y−xy−x,所以残差指的就是F(x)F(x)部分。
为什么ResNet可以解决“随着网络加深,准确率不下降”的问题?
标签:Resnet50,网络,残差,准确率,xy,ResNet,mapping 来源: https://www.cnblogs.com/warrencoding/p/12007148.html
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