Mire képezték ki a ResNet-et?

Sokan tanultak az ImageNet egy részhalmazáról (14 millió képből álló hatalmas adatbázis, több mint 22 000 kategóriával kézzel címkézve) az ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) részeként, amely 2010-es indulása óta sokat fejlődött. minden évben (a kihívás 2017-ben ért véget).

Hogyan oldja meg a ResNet az eltűnő gradienst?

A ReLU aktiválás megoldja a szigmaszerű nem-linearitások miatti eltűnő gradiens problémáját (a gradiens a szigmoid lapos területei miatt eltűnik). A másik fajta "eltűnő" gradiens úgy tűnik, hogy a hálózat mélységéhez kapcsolódik (pl. lásd például ezt).

A ResNet a CNN?

A ResNet (Residual Network) a CNN (Convolutional Neural Network) után került bevezetésre . ... De azt találták, hogy a hagyományos konvolúciós neurális hálózat modellnél van egy maximális mélységi küszöb. Ez azt jelenti, hogy több réteg hozzáadásával a hálózathoz csökken a teljesítménye.

Hány réteg van a resnet50-ben?

A ResNet-50 egy 50 réteg mélységű konvolúciós neurális hálózat. A hálózat több mint egymillió képre betanított, előképzett változatát betöltheti az ImageNet adatbázisból [1]. Az előképzett hálózat 1000 tárgykategóriába tudja besorolni a képeket, mint például billentyűzet, egér, ceruza és sok állat.

Hogyan edzek a ResNetre?

Miért népszerű a ResNet?

A [7] szerzői kísérletekkel demonstrálták, hogy most már képesek egy 1001 rétegű ResNet-et kiképezni, hogy felülmúlják sekélyebb társait. Lenyűgöző eredményeinek köszönhetően a ResNet gyorsan az egyik legnépszerűbb architektúrává vált különféle számítógépes látási feladatokban.

Miért működnek a maradék blokkok?

Lényegében a maradék blokkok lehetővé teszik a memória (vagy információ) áramlását a kezdeti rétegtől az utolsó rétegig . Annak ellenére, hogy az átugrási összeköttetéseikben nincsenek kapuk, a maradék hálózatok ugyanolyan jól működnek a gyakorlatban, mint bármely más autópálya-hálózat.

Mi az a resnet50 modell?

A ResNet-50 egy 50 réteg mélységű konvolúciós neurális hálózat . A hálózat több mint egymillió képre betanított, előképzett változatát betöltheti az ImageNet adatbázisból [1]. Az előképzett hálózat 1000 tárgykategóriába tudja besorolni a képeket, mint például billentyűzet, egér, ceruza és sok állat.

Mi az a ResNet energia?

A RESNET® a lakossági energiaszolgáltatási hálózat . Ez egy non-profit, tagsági társaság, amelyet egy 20 tagú testület irányít (akiket a tagság választ meg). Ez az Egyesült Államokban az épületek energiahatékonysági minősítési és tanúsítási rendszereinek elismert nemzeti szabványalkotó testülete.

Mennyi ideig tart a ResNet betanítása?

A 90 korszakos ImageNet-1k képzés befejezése ResNet-50 segítségével NVIDIA M40 GPU-n 14 napig tart. Ez a képzés összesen 10^18 egyszeri precíziós műveletet igényel.

Mekkora a ResNet?

Középső: sima hálózat 34 réteggel ( 3,6 milliárd FLOP ). Jobbra: ResNet 34 réteggel (3,6 milliárd FLOP). A pontozott billentyűparancsok növelik a méreteket.

Miért jobb a ResNet 50?

Ennek eredményeként a ResNet javítja a több neurális réteggel rendelkező mély neurális hálózatok hatékonyságát, miközben minimalizálja a hibák százalékát . Más szóval, a kihagyó kapcsolatok hozzáadják az előző rétegek kimeneteit a halmozott rétegek kimeneteihez, lehetővé téve a korábban lehetségesnél sokkal mélyebb hálózatok betanítását.

Mikor találták fel a ResNet-et?

A ResNet-et Kaiming He tervezte 2015 -ben a Deep Residual Learning for Image Recognition című cikkében.

A ResNet egy konvolúciós neurális hálózat?

A Residual Network (ResNet) egy konvolúciós neurális hálózat (CNN) architektúra , amely legyőzte az „eltűnő gradiens” problémát, lehetővé téve akár több ezer konvolúciós rétegből álló hálózatok létrehozását, amelyek felülmúlják a sekélyebb hálózatokat. A visszaszaporodás során eltűnő gradiens lép fel.

Mi a különbség a CNN és ​​az RNN között?

A fő különbség a CNN és ​​az RNN között az időbeli információk vagy szekvenciákban érkező adatok feldolgozásának képessége , például egy mondat. ... Míg az RNN-ek a sorozat más adatpontjaiból származó aktiválási függvényeket újra felhasználják a sorozat következő kimenetének generálásához.

Mi az a ResNet blokk?

A ResNet egyik építőelemét maradék blokknak vagy azonosságblokknak nevezzük. A maradék blokk egyszerűen az, amikor egy réteg aktiválását gyorsan továbbítják a neurális hálózat mélyebb rétegébe. ... Elméletileg a betanítási hibának monoton csökkennie kell, ahogy több réteget adnak egy neurális hálózathoz.

Mi a probléma az RNN-ekkel és a gradiensekkel?

Az RNN-ek azonban az eltűnő gradiensek problémájától szenvednek, ami akadályozza a hosszú adatsorozatok tanulását. A gradiensek az RNN paraméterfrissítésben használt információkat hordozzák, és amikor a gradiens egyre kisebb lesz, a paraméterfrissítések jelentéktelenek lesznek, ami azt jelenti, hogy nem történik valódi tanulás.

Mi az a ResNet és Vgg?

igazam van, hogy a VGG sokkal több csatornát használ nagyobb képméreteken, míg a ResNet a nagyobb csatornarétegeket sokkal kisebb képfelbontáson (mélyebb hálózati szakaszokon): pl. VGG: 256 csatorna 56x56 és 512 képfelbontáson csatornák 28x28-as felbontástól, míg a ResNet "csak" 64 ...

Mi a különbség a VGG és a ResNet között?

A ResNet hasonló a VGG nethez [23], de a ResNet körülbelül nyolcszor mélyebb, mint a VGG [34]. A ResNet 18 jó kompenzációt jelent a mélység és a teljesítmény között, és ez a hálózat öt konvolúciós rétegből, egy átlagos poolingból és egy teljesen összekapcsolt, softmax-szal rendelkező rétegből áll.

Hogyan tölthetem be a ResNet-et Pytorchban?