VGGNet和Inception出现后,学者们将卷积网络不断加深以追求更优越的性能,然而随着网络的加深,网络却越发难以训练,一方面出产生梯度消失现象;另一方面越深的网络返回的梯度相关性会越来越差,接近于白噪声,导致梯度更新也接近于随机扰动。 ResNet(Residual Network,残差网络)较好地解决了这个问题,并获得了2015年ImageNet分类任务的第一名。此后的分类、检测、分割等任务也大规模使用ResNet作为网络骨架。 ResNet的思想在于引入了一个深度残差框架来解决梯度消失问题,即让卷积网络去…

2020年06月21日 0条评论 44点热度 2人点赞 阅读全文