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ResNet(ResidualNeuralNetwork)由微軟研究院的KaimingHe等四名華人提出,通過使用ResNetUnit成功訓練出了152層的神經網路,並在ILSVRC2015比賽中取得冠軍,在top5上的錯誤率為3.57%,同時引數量比VGGNet低,效果非常突出。ResNet...
resnet是指殘差網路,是由來自MicrosoftResearch的4位學者提出的卷積神經網路,在2015年的ImageNet大規模視覺識別競賽中獲得了影象分類和物體識別的優勝。殘差網路的特點是容易優化,並且能夠通過增加相當的深度來提高準確...
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