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 阅读全文
posted @ 2022-05-01 22:28 Brisling 阅读(724) 评论(0) 推荐(0) 编辑