resnet网络共享

㈠ ResNet是什么意思

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㈡ 如何使用inception resnet v2网络

最近在用inception v3和inception resnet v2这两个网络，这两个网络架构我想不用我多说了，谷歌出品。
通过将不同尺度的feature map进行融合，通过1xn卷积核nx1卷积来替代nxn卷积，从而有效地降低计算量，通过使用多个3x3卷积来代替5x5卷积和7x7卷积来降低计算量。另外在inception resnet v2中将resnet与inception 的网络结构来进行融合，从而进一步提升在 imagenet上的accuracy。
废话了这么多，既然要实际使用这两个网络我们当然是想使用谷歌公开的代码直接来进行finetune，这样不仅能够节省时间，还能够得到不错的效果，这里就需要使用最新的slim库中实现的inception resnet v2网络。
当然了，最新的tensorflow(1.2.0)中并没有这个网络的结构，其自带的只有inception v3这个网络结构。

㈢ resnet 残差网络 为什么

2016年初最重要的两篇文章应该是
A. inception-V3
B. 深度残差网络
深度残差网络主要解决的问题是：
网络越深的时候，训练误差和测试误差都会加大。----早前的说法是 网络越深 越不容易收敛

㈣ 深度残差网络是卷积网络的一种吗

是的，深度残差网络在传统的卷积神经网络上加入了残差模块，
再看看别人怎么说的。

㈤ 如何理解resnet中的deeper bottleneck architectures

去年的时候，微软一帮子人搞了个152层的神经网络！WTF！详情见论文！
论文太长了，今天只分析一下ResNet的核心内容之一，即“Deeper Bottleneck Architectures”（以下简称DBA），论文里的原图是这样的：

Deeper Bottleneck Architectures

说实话，画的不怎么样，右边的网络结构就是DBA啦！关于这张图，论文的作者是这么说的
Because of concerns on the training time that we can afford, we modify the building block as a bottleneck design.
就是说，作者考虑到自己GPU的计算能力有限，所以才采用了bottleneck design！说到底还是没钱上1080呗！不过2015年的时候1080还没出来，那他为什么不上TITAN，还是没钱呗！
言归正传，换成bottleneck design以后，网络的参数减少了很多，训练也就相对容易一些。然后我们再看一下原作中的ResNet全貌！

ResNet Architecture

来看50-layer那一栏，在进入到DBA层之前的网络比较简单，分别是：①卷积层"7×7, 64, stride 2"、②BN层、③ReLU层、④池化层"3×3 max pool, stride 2"，最终的输出结果是一个大小为 [batch_size, height, width, kernels] 矩阵，很简单，不再赘述，关于BN可以参考这里。
我们深入一下，再看第一个DBA内部，如下图

Inside a DBA

很显然，总共3×3=9层，可是原作毕竟篇幅有限，网络实现的细节不是很清楚，于是我就参考了Ryan Dahl的tensorflow-resnet程序源码，按照Ryan Dahl实现的ResNet，画出了DBA内部网络的具体实现，这个DBA是全网络中第一个DBA的前三层，输入的image大小为[batch_size,56,56,64]，输出大小为[batch_size,56,56,256]，如下图

Ryan Dahl's DBA

图已经说的很清楚啦！之后的网路就是N个上图的结构叠加！我不太想做过多的说明了，一切尽在图中！！

㈥ 求vgg、resnet等经典模型在bvlc上的预训练caffemodel

下载失败你可以用软件下啊，比如eagleget

㈦ 苹果笔记本怎么连校园网

1、苹果笔记本电脑想要想要连接无线网络，首先点击左上角的苹果logo，选择“系统偏好设置”。

㈧ resnet的F究竟长什么样子

resnet最初的想法是在训练集上，深层网络不应该比浅层网络差，因为只需要深层网络多的那些层做恒等映射就简化为了浅层网络。所以从学习恒等映射这点出发，考虑到网络要学习一个F(x)=x的映射比学习F(x)=0的映射更难，所以可以把网络结构设计成H(x) = F(x) + x，这样就即完成了恒等映射的学习，又降低了学习难度。这里的x是残差结构的输入，F是该层网络学习的映射，H是整个残差结构的输出。

㈨ 为什么 VGG，resnet 等都是用 max

Average pooling在历史上用的更多, 但是由于max-pooling通常效果更好, 所以现在max-pooling更常使用. Max-pooling和average pooling都对数据进行下采样, 除此之外, max-pooling还提供了非线性, 这是max-pooling效果更好的一个重要原因.
Average pooling并非一无是处, 现在average pooling更多的是用在global average pooling中. 这最早由Network in network提出, 目前在ResNet, GoogLeNet等主流网络中都有使用.

㈩ 苹果系统怎样连接校园网，求高手指教

1
.
打开“Internet
连接”（Finder菜单
-->
转到
-->
应用程序
-->
Internet
连接
）2.
点击“802.1X”按钮，如果看不见“802.1X”按钮可先点击右上角的小按钮，
在“配置”下拉
框中选取“编辑配置”。3.
在弹出的窗口里输入如下信息，“描述”为802.1X连接的描述信息，例如可以输入“
Network”；“网络端口”一般选择“内建以太网”；“用户名称”和“密码”分别填上您的NetID
和密码；“鉴定”只选择打开“MD5”协议；设置完毕点击“好”按钮保存。
您可以点按“配
置”窗口底部的“添加(+)”或“删除(-)”按钮，以添加或移去配置。4.
点击左上角的“苹果”图标，在下拉菜单中选取“位置”
-->??
“网络预置”，在“网络”窗口的
“位置”项中选择“新建位置…”，在“命名新的位置”中输入位置标识字串，例如“ResNet”，
点击“好”按钮。5.
在“网络”窗口的“显示”项选择“内建以太网”，选“TCP/IP”在“配置IPv4”里选“使用DHCP”，
点击“现在应用”保存设置。6.
登录时，点击左上角的“苹果”图标，在下拉菜单中选取“位置”
-->??“ResNet”，打开“Internet
连接”（Finder菜单
-->
转到
-->??
应用程序-->Internet
连接），确认“用户名称”及“密
码”为您的认证用户名和密码，点击“连接”按钮即可进行认证。-----------------------------------------------------------------------------------------------如果以上方式不行而您的学校又没有提供苹果的认证版本的话，你要到你们学校的网络中心进行网卡物理地址绑定进行上网。