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原標題:30篇論文,就能掌握當今科技90%的知識!ILYA公布神級論文清單(下)
關鍵字:神經網絡,論文,模型,卷積,任務
文章來源:AI范兒
內容字數:20360字
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(下)部分深度殘差學習用于圖像識別這篇論文的標題是《深度殘差學習用于圖像識別》,由何凱明等撰寫,于2015年12月提交到 arXiv。這篇論文介紹了一種新穎的深度神經網絡架構,稱為殘差網絡(ResNet),旨在解決深度神經網絡訓練過程現的梯度消失和梯度等問題。
該架構通過引入殘差連接(residual connections),允許網絡直接學習殘差函數,從而更容易地優化深度網絡。這種設計使得網絡在層數增加的情況下可以更有效地訓練,從而實現了更深層次的網絡結構,有助于提高模型的性能和泛化能力。
實驗結果顯示,基于殘差學習的網絡(稱為殘差網絡或ResNets)不僅在訓練上更為高效,而且在ImageNet數據集上的表現超越了之前的深度網絡,例如達到了152層的深度(是VGG網絡的8倍深度),同時具有更低的復雜度。一個包含這些殘差網絡的集成模型在ImageNet測試集上實現了3.57%的錯誤率,贏得了ILSVRC 2015分類任務的第一名。
此外,該研究還展示了在CIFAR-10數據集上使用100層和1000層網絡的分析結果,以及在COCO目標檢測數據集上由于
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