Estructura de la red CNN2

• Prólogo : ResNet
  
  
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1 Por qué ResNet

Cuanto más profunda es la red,
Los más parámetros,
Los peores resultados que obtendrá
WERIED !!!
¿¿¿POR QUÉ???
Demasiado profundo, saturado con precisión El
degradado desapareció
¿Cómo ???

1.1 Estructura: 2Qs

Estructura

Podemos usar conv / pool para reducir el tamaño,
¿qué pasa con el acceso directo?


¿Cómo podemos agregar 2 partes sin la misma resolución?

1. Obtenga un amplio conjunto de características principales

2. El canal de la capa de entrada es menor, el kernel grande no tiene por qué significar grandes parámetros

3. Razón de cálculo:
   Res: 7 * 7 * 3 * 64 * 112 * 112 = 120M
   VGG: 3 * 3 * 3 * 64 * 224 * 224 +
   3 * 3 * 64 * 64 * 224 * 224 +
   3 * 3 * 64 * 128 * 112 * 112 +
   3 * 3 * 128 * 128 * 56 * 56
   = x >> 120M * 2

1.2 VggNet y kernel pequeño

¿El núcleo pequeño siempre es mejor?

NO

Sacrificando detalles más reales de la imagen

1.3 Estructura: Revisión

50 capas: 49 capa conv.

conv1: 7 * 7

antes de 50 capas no 1 * 1

50 capas, número de canales: menos menos más…

¿cómo sumar entre izquierda y derecha? añadir conv en la izquierda ...

2 Estructura: ¿Avanzada?

más profundo

más ancho

3 ¿Por qué mejor?

1 Desvanecimiento de degradado resuelto mediante el uso de atajos

2 Pueden verse como modelos ensamblados