resnet

本文目录一览：

• 1、resnet和vgg16哪个好
• 2、残差网络(ResNet)
• 3、有效算力测试resnet使用的数据集是什么
• 4、残差网络

resnet和vgg16哪个好

与VGG相比，Resnet则更加出色，为后续的研究做下铺垫。

相比于 VGG Net，Inception 网络不再是基本的卷积神经网络的堆叠，取而代之的是对不同变体的 Inception Module 进行叠加。

使用ResNet50的Faster R-CNN无论是训练（280秒/Epoch）和测试(165毫秒/image)都比VGG-16的训练(165秒/Epoch)和测试（115毫秒/image）要慢。使用的是MXNet(0.0)的Faster R-CNN(MXNet 0.5)实现。

残差网络(ResNet)

残差网络（Residual Network简称ResNet）是在2015年继Alexnet Googlenet VGG三个经典的CNN网络之后提出的，并在ImageNet比赛classification任务上拔得头筹，ResNet因其简单又实用的优点，现已在检测，分割，识别等领域被广泛的应用。

resnet没有丢弃结构。ResNet（深度残差网络）并没有丢弃任何结构。相反，它引入了残差连接（residualconnection）作为其主要创新。残差连接允许在网络中跳过一些层，直接将输入添加到后续层的输出中，形成了残差块。

在此之前，深度神经网络常常会有梯度消失问题的困扰，因为 ResNet 的梯度信号可以直接通过捷径连接回到更早的层，而且它们的表现依然良好。

ResNet (Residual Neural Network，残差网络)由微软研究院何凯明等人提出的，通过在深度神经网络中加入残差单元（Residual Unit）使得训练深度比以前更加高效。

有效算力测试resnet使用的数据集是什么

ResNet (Residual Neural Network，残差网络)由微软研究院何凯明等人提出的，通过在深度神经网络中加入残差单元（Residual Unit）使得训练深度比以前更加高效。

作者基于ResNet-18通过在各个数据集上的测试，证明了仅为18层的网络在小数量的数据集 UCF101 、 HMDB-51 、ActivityNet上出现了过拟合，而在数据量最为充分的Kinects上表现最好。

faster R-CNN使用resNet101模型作为卷积层，在voc2012数据集上可以达到88%的准确率，超过yolo ssd和yoloV2。其最大的问题是速度偏慢，每秒只能处理5帧，达不到实时性要求。

据悉，Atlas 900由数千颗升腾处理器组成，可以让AI训练工作效率提升数十万倍。

resnet最后一次激活函数使用softmax解决方法如下： （1）.模型是否出现过拟合现象猜测，模型可能过于复杂，出现过拟合现象，导致模型过度拟合训练数据，而不适用于验证数据集。

一个早期的例子是用在ImageNet数据集上训练的网络，然后把训练出来的fc7特征用到PASCAL VOC分类和检测任务上。在深度网络上的改进，从AlexNet到VGG-16，在PASCAL VOC上的表现都有相应的提升。

残差网络

1、促进信息在网络中的流动：原始的ResNet网络模块中的ReLU在将负信号置零时影响信息的传播，残差网络的改进减少了整体上ReLU对信息流通的影响。

2、残差网络（Residual Network简称ResNet）是在2015年继Alexnet Googlenet VGG三个经典的CNN网络之后提出的，并在ImageNet比赛classification任务上拔得头筹，ResNet因其简单又实用的优点，现已在检测，分割，识别等领域被广泛的应用。

3、第二种过拟合情况不在我们的讨论范围之内，因此我们聚焦在前一种情况，为何残差网络相比简单的多层网络能更好的拟合分类函数，即找到期望函数的参数值。 对于普通的不带短连接的神经网络来说，存在这样一个命题。

4、作者根据输入将层表示为学习 残差函数 。实验表明，残差网络更容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。 核心是解决了增加深度带来的副作用（退化问题），这样能够通过单纯地增加网络深度，来提高网络性能。

5、ResNet (Residual Neural Network，残差网络)由微软研究院何凯明等人提出的，通过在深度神经网络中加入残差单元（Residual Unit）使得训练深度比以前更加高效。