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2022年5月1日
ResNet网络结构学习
摘要: ResNet 背景 在resnet提出之前,认为卷积层和池化层堆叠越多,提取到的图片特征信息就越全,学习效果越好。但是随着网络的加深,容易出现梯度消失和梯度爆炸等问题。 梯度消失:每一层的梯度小于1,反向传播时网络越深,远离输出层的梯度越趋于0。 梯度爆炸:每一层的梯度大于1,反向传播时网络越深,远
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posted @ 2022-05-01 22:28 Brisling
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