deep-residual-networks

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ResNet-18의 레이어 양을 알려면 어떻게해야합니까?

다음은 RestNet-18의 Pytorch 구현입니다. https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/resnet.py 다음은 ResNet-18의 구조입니다. 누구나 왜이 네트워크에 18 개의 레이어가 있는지 알 수 있습니까? 당신의 출력에서 ​​ ResNet ( (conv1):

neural-network deep-learning pytorch resnet deep-residual-networks 2017-04-03

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잔여 신경망 : 연결 또는 요소 추가?

잔여 신경망의 잔차 블록과 함께 블록 진정한 요소 추가 끝에 추가입니까 아니면 연결입니까? 예를 들어 추가 ([1, 2], [3, 4])는 [1, 2, 3, 4] 또는 [4,6]을 생성합니까?

neural-network resnet deep-residual-networks 2017-10-24

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잔여 블록 구현

전통적인 잔차 블록에서 N + 2 계층 (비선형성에 앞서)의 출력에 레이어 N을 "추가"하는 것은 요소 별 추가 또는 연결입니까? X1 = X X2 = relu(conv(X1)) X3 = conv(X2) X4 = relu(conv(X3 + X1))

machine-learning neural-network conv-neural-network deep-residual-networks 2017-12-22

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