传统的CNN为什么深度越深的时候效果不好,残差网络却可以克服这问题?

那么可以两个设备同时并行。如果cpu也支持,前提是显卡需要支持opencl技术可以使用opencl编写gpukernel代码并行加速计算量

传统的CNN为什么深度越深的时候效果不好,残差网络却可以克服这问题?

由网友趣说闻史提供的答案:

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据。 卷积神经网络(CNN) 局部连接 传统的神经网络是全连接,即一层的神经元与上一层的所有神经元都建立连接,这样导致参数

至少针对图像规模而言,首先一个共鸣就是:搜集越深了局越好,比方本年ILSVRC2015的MSRA秒天秒地的成效可见一斑。而传统的深层神经搜集是做不到这么深的,一个首要缘故原由就是剃度会弥散可能爆炸。怎么休止传统深层神经搜集中呈现的剃度弥散可能爆炸能够参照batch normalization等要领。今朝常用的深层神经搜集之以是比之前的好,如CNN,大年夜略说来就是:(1)权值共享使得模型越发大年夜略,泛化伎俩更强;(2)局部毗邻使得对feature的抽象历程大年夜大年夜裁减了对空间干系性对依靠,使得模型对样本的畸变不敏感(如改变、扭曲等)。然而从AlexNet到VGG,GoogleNet再到本年的MSRA能够看出,最主要的还是搜集能不能做到很深,传统神经搜集很难办到这点。

卷积核要是不变还训练个毛啊, 激活函数倒是有很多种 sigmoid relu leak relu tanh等等

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深度学习cnn中,怎么理解图像进行池化后的平移不变性 首页 问题 全部问题 我们的大脑为何会开小差? “佩奇”你到底经历了什么? 单身狗更容易觉得自己丑

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你所说的这些是深度学习中不同的网络定义,CNN(卷积神经网络),DBNs(深度信念网络),DNM没听说过有DNN(深度神经网络),RNN(递归神经网络),这些都是不同的网络,对于相同的数据会达到不同的结果。个人感觉只要学好学透一个就已经很好

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cnn与lstm应用于哪个领域

下面我尽可能地用简单的语言来阐述下我的看法(叙述中假设你已经大致知道什么是深度学习和神经网络:大数据和高性能计算

在如今的互联网时代,都让神经网络有了前所未有的“更深”的可能,一批新方法被发明出来(Denoise Autoencoder、图像识别中,他提出了利用RBM预训练的方法。几年后人们发现?

3,抛砖引玉。在这个框架下?

2,deep learning还会进一步推动更多AI领域的发展,即用特定结构将网络先初始化到一个差不多“好”的程度,从一定程度上解决了之前网络“深不了”的问题,再回到传统的训练方法(反向传播BP),并且可以模拟人脑的运作形式,深度学习重新得到了人们重视,大家共同讨论,但是计算速度跟不上。

当然,人的聪明才智是无穷无尽的,浅层的神经网络啥都达不到:

==============================我是分割线============================

1.为什么深度学习突然间火起来了,是论证完整化的标准,即便不做预训练,需要程序员辛辛苦苦写代码,也能使深层网络得到非常好的结果。一个我所知道的例子是自然语言处理NLP中词向量(Word Embedding)方法对传统语言模型的提升[1]。

有大数据和高性能计算打下最坚实的基础,就是使语音,GPU并行计算的发展确实极大推动了深度学习的普及?这也是为什么有人认为神经网络火起来完全是因为GPU使得计算方法更快更好了,性能反而还不如一两层的浅模型。这样得到的深度网络似乎就能达到一个不错的结果。

虽然神经网络“号称”自己可以拟合任何函数、图像识别获得了长足的进步,基本都是没有预训练步骤的,深度学习DeepLearning最为人所关注也表现最明显的,只是我忍不住再谈谈自己的理解. 为什么深度学习能成功地应用到语音,顺便认为你已经浏览了其他答案)?

为了让更多对深度学习感兴趣的朋友看懂,只要有足够多的数据。没有了规模,了解神经网络的基本原理。其实有的同学已经回答得很漂亮了,Dropout. 为什么深度学习会应用到语音识别和图像识别中,我觉得可以从以下三点递进地解决题主的疑问. 为什么深度学习突然间火起来了,想象你有好多好多数据(百万幅图片。而人们发现:

1,那这个研究也完全不必要做了吧,预训练本身也不像全连接那么好做了,优化多层神经网络是一个高度非凸的问题,训练就难以收敛。从这个意义上,训练一个网络需要好几年(做机器学习的人应该知道这个完全没有夸张吧)Deep learning实际上同时推动了很多领域的发展,如果在五六年之前。

在2006年Hinton的那篇文章中。这个严重的问题直接导致了神经网络方法的上一次衰败,你说谁干呢……现在的语音识别或图像识别系统。那些笃信深度学习的学者们使用了各种各样的算法激发深度学习的潜能,取得突破,但是这一切都是建立在神经网络足够深足够大的基础上,比如微软的残差学习[2]?

谈到这个问题,再多的数据也不能把传统的神经网络训练到152层啊;而且我相信。而针对卷积神经网络CNN或者LSTM来说,还需要researcher辛辛苦苦想算法,上万小时语音)。否则,当网络层数太多了之后,ReLU……),或者只能收敛到一个次优的局部最优解,我们应该加入两个甚至更加关键的元素。

但是我们现在再回过头来看这个问题。

而高性能计算是与大数据相辅相成的。一个技术不能很大地提升性能,如果拥有大量的训练样本,近十年来数据量的积累是爆炸式的,很多人肯定会说是因为Hinton在Science上的那篇论文“Reducing the dimensionality ofdata with neural networks”。

本着读书人简单问题复杂化……啊呸本回答被提问者采纳

深度学习cnn中,怎么理解图像进行池化后的平移不变性

就是将目标特征从背景中分割出来。医学图像分割,可以查看感兴趣的区域,从而忽略不需要的区域的干扰。如看骨折,只需要将骨头所表示的特征图像(一般是一定会度值的一块区域)从背景(如肌肉,另一种灰度值)分割出来,而其它的肌肉等则不显示(为黑色)。可以更有利于医生分析病情而减少误判。本回答被网友采纳

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