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深度学习第19讲：CNN经典论文研读之残差网络ResNet及其keras实现

在 VGG 网络论文研读中，我们了解到卷积神经网络也可以进行到很深层，VGG16 和 VGG19 就是证明。但卷积网络变得更深呢？当然是可以的。深度神经网络能够从提取图像各个层级的特征，使得图像识别的准确率越来越高。但在2014年和15年那会儿，将卷积网络变深
技术小能手 6年前 4847

台湾大学黄意尧：深度残差网络下的弱监督关系抽取

在今年的 EMNLP 2017 上，台湾大学黄意尧与加州圣塔芭芭拉大学 (UCSB)William Wang 教授有一篇合作论文被录用。受雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论邀请，黄意尧撰写了关于这篇论文的研究历程，以供学习与参考。雷锋网 AI 科技评论
玄学酱 7年前 1361

Google最新开源Inception-ResNet-v2，借助残差网络进一步提升图像分类水准

2016年8月31日，Google团队宣布针对TensorFlow开源了最新发布的TF-slim资料库，它是一个可以定义、训练和评估模型的轻量级的软件包，也能对图像分类领域中几个主要有竞争力的网络进行检验和定义模型。 为了进一步推进这个领域的进步，今天Goo
科技小能手 7年前 1304

深度残差收缩网络(3)：网络结构

（1）深度残差网络的回顾 在下图中，(a)-(c)分别是三种残差模块，(d)是深度残差网络的整体示意图。BN指的是批标准化(Batch Normalization)，ReLU指的是整流线性单元激活函数(Rectifier Linear Unit)，Conv指
游客twfby4rnbj6f4 5年前 583

深度残差收缩网络(5)：实验验证

实验部分将所提出的两种深度残差收缩网络，即“通道之间共享阈值的深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Networks with Channel-shared Thresholds，简称DRSN-CS)”，和“逐通道不同阈值的深度残
游客twfby4rnbj6f4 5年前 379

深度残差收缩网络(2)：整体思路

其实，这篇文章的摘要很好地总结了整体的思路。一共四句话，非常简明扼要。 我们首先来翻译一下论文的摘要： 第一句：This paper develops new deep learning methods, namely, deep residual shri
游客twfby4rnbj6f4 5年前 341

深度残差收缩网络(1)：背景知识

深度残差收缩网络，英文名为Deep Residual Shrinkage Network，是深度残差网络（Deep Residual Network, ResNet）的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Infor
游客twfby4rnbj6f4 5年前 472

深度残差收缩网络(6)：代码实现

深度残差收缩网络其实是一种通用的特征学习方法，是深度残差网络ResNet、注意力机制和软阈值化的集成，可以用于图像分类。本文采用TensorFlow 1.0和TFLearn 0.3.2，编写了图像分类的程序，采用的图像数据为CIFAR-10。CIFAR-10
游客twfby4rnbj6f4 5年前 561

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