resnet網路共享

㈠ ResNet是什麼意思

重置 重啟 ..

㈡ 如何使用inception resnet v2網路

最近在用inception v3和inception resnet v2這兩個網路，這兩個網路架構我想不用我多說了，谷歌出品。
通過將不同尺度的feature map進行融合，通過1xn卷積核nx1卷積來替代nxn卷積，從而有效地降低計算量，通過使用多個3x3卷積來代替5x5卷積和7x7卷積來降低計算量。另外在inception resnet v2中將resnet與inception 的網路結構來進行融合，從而進一步提升在 imagenet上的accuracy。
廢話了這么多，既然要實際使用這兩個網路我們當然是想使用谷歌公開的代碼直接來進行finetune，這樣不僅能夠節省時間，還能夠得到不錯的效果，這里就需要使用最新的slim庫中實現的inception resnet v2網路。
當然了，最新的tensorflow(1.2.0)中並沒有這個網路的結構，其自帶的只有inception v3這個網路結構。

㈢ resnet 殘差網路 為什麼

2016年初最重要的兩篇文章應該是
A. inception-V3
B. 深度殘差網路
深度殘差網路主要解決的問題是：
網路越深的時候，訓練誤差和測試誤差都會加大。----早前的說法是 網路越深 越不容易收斂

㈣ 深度殘差網路是卷積網路的一種嗎

是的，深度殘差網路在傳統的卷積神經網路上加入了殘差模塊，
再看看別人怎麼說的。

㈤ 如何理解resnet中的deeper bottleneck architectures

去年的時候，微軟一幫子人搞了個152層的神經網路！WTF！詳情見論文！
論文太長了，今天只分析一下ResNet的核心內容之一，即「Deeper Bottleneck Architectures」（以下簡稱DBA），論文里的原圖是這樣的：

Deeper Bottleneck Architectures

說實話，畫的不怎麼樣，右邊的網路結構就是DBA啦！關於這張圖，論文的作者是這么說的
Because of concerns on the training time that we can afford, we modify the building block as a bottleneck design.
就是說，作者考慮到自己GPU的計算能力有限，所以才採用了bottleneck design！說到底還是沒錢上1080唄！不過2015年的時候1080還沒出來，那他為什麼不上TITAN，還是沒錢唄！
言歸正傳，換成bottleneck design以後，網路的參數減少了很多，訓練也就相對容易一些。然後我們再看一下原作中的ResNet全貌！

ResNet Architecture

來看50-layer那一欄，在進入到DBA層之前的網路比較簡單，分別是：①卷積層"7×7, 64, stride 2"、②BN層、③ReLU層、④池化層"3×3 max pool, stride 2"，最終的輸出結果是一個大小為 [batch_size, height, width, kernels] 矩陣，很簡單，不再贅述，關於BN可以參考這里。
我們深入一下，再看第一個DBA內部，如下圖

Inside a DBA

很顯然，總共3×3=9層，可是原作畢竟篇幅有限，網路實現的細節不是很清楚，於是我就參考了Ryan Dahl的tensorflow-resnet程序源碼，按照Ryan Dahl實現的ResNet，畫出了DBA內部網路的具體實現，這個DBA是全網路中第一個DBA的前三層，輸入的image大小為[batch_size,56,56,64]，輸出大小為[batch_size,56,56,256]，如下圖

Ryan Dahl's DBA

圖已經說的很清楚啦！之後的網路就是N個上圖的結構疊加！我不太想做過多的說明了，一切盡在圖中！！

㈥ 求vgg、resnet等經典模型在bvlc上的預訓練caffemodel

下載失敗你可以用軟體下啊，比如eagleget

㈦ 蘋果筆記本怎麼連校園網

1、蘋果筆記本電腦想要想要連接無線網路，首先點擊左上角的蘋果logo，選擇「系統偏好設置」。

㈧ resnet的F究竟長什麼樣子

resnet最初的想法是在訓練集上，深層網路不應該比淺層網路差，因為只需要深層網路多的那些層做恆等映射就簡化為了淺層網路。所以從學習恆等映射這點出發，考慮到網路要學習一個F(x)=x的映射比學習F(x)=0的映射更難，所以可以把網路結構設計成H(x) = F(x) + x，這樣就即完成了恆等映射的學習，又降低了學習難度。這里的x是殘差結構的輸入，F是該層網路學習的映射，H是整個殘差結構的輸出。

㈨ 為什麼 VGG，resnet 等都是用 max

Average pooling在歷史上用的更多, 但是由於max-pooling通常效果更好, 所以現在max-pooling更常使用. Max-pooling和average pooling都對數據進行下采樣, 除此之外, max-pooling還提供了非線性, 這是max-pooling效果更好的一個重要原因.
Average pooling並非一無是處, 現在average pooling更多的是用在global average pooling中. 這最早由Network in network提出, 目前在ResNet, GoogLeNet等主流網路中都有使用.

㈩ 蘋果系統怎樣連接校園網，求高手指教

1
.
打開「Internet
連接」（Finder菜單
-->
轉到
-->
應用程序
-->
Internet
連接
）2.
點擊「802.1X」按鈕，如果看不見「802.1X」按鈕可先點擊右上角的小按鈕，
在「配置」下拉
框中選取「編輯配置」。3.
在彈出的窗口裡輸入如下信息，「描述」為802.1X連接的描述信息，例如可以輸入「
Network」；「網路埠」一般選擇「內建乙太網」；「用戶名稱」和「密碼」分別填上您的NetID
和密碼；「鑒定」只選擇打開「MD5」協議；設置完畢點擊「好」按鈕保存。
您可以點按「配
置」窗口底部的「添加(+)」或「刪除(-)」按鈕，以添加或移去配置。4.
點擊左上角的「蘋果」圖標，在下拉菜單中選取「位置」
-->??
「網路預置」，在「網路」窗口的
「位置」項中選擇「新建位置…」，在「命名新的位置」中輸入位置標識字串，例如「ResNet」，
點擊「好」按鈕。5.
在「網路」窗口的「顯示」項選擇「內建乙太網」，選「TCP/IP」在「配置IPv4」里選「使用DHCP」，
點擊「現在應用」保存設置。6.
登錄時，點擊左上角的「蘋果」圖標，在下拉菜單中選取「位置」
-->??「ResNet」，打開「Internet
連接」（Finder菜單
-->
轉到
-->??
應用程序-->Internet
連接），確認「用戶名稱」及「密
碼」為您的認證用戶名和密碼，點擊「連接」按鈕即可進行認證。-----------------------------------------------------------------------------------------------如果以上方式不行而您的學校又沒有提供蘋果的認證版本的話，你要到你們學校的網路中心進行網卡物理地址綁定進行上網。