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本文为 AI 研习社编译的技能博客,原标题 :

Review: RoR — ResNet of ResNet / Multilevel ResNet (Image Classification)

作者 |Sik-Ho Tsang

翻译 | 斯蒂芬二狗子

校正 | 酱番梨 审阅 | 约翰逊李加薪 收拾 | 立鱼王

原文链接:

https://towardsdatascience.com/review-ror-resnet-of-resnet-multilevel-resnet-image-classification-cd3b0fcc19bb

在本文中,咱们简短地回忆一下RoR(剩下网络的剩下网络)。在成为最先进的深度学习办法并赢得很多比赛认可的ResNet成功之后,有许多aotm奥特曼动画片研讨者对怎么推行或改善ResNet的做出了研讨,相关的有太极图 Pre-Activation ResNet, ResNet in ResNet (RiR), ResNet with Stochastic Depth (SD), Wide Residual Network (WRN)。RoR便是一篇改善ResNet的论文,它们引入了一组概念,便是带有短衔接的ResNet模块。这个立异使得网络成为多级分层的ResNet模型。这篇论文于2016年初次出现在ResNe结膜囊方位图片t之后,于2017年被承受并最总算2018年TCSVT宣布,现已稀有十篇引文。

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本文包括的内容:

原始ResNet(左),RoR(右)

Original ResNet 显现在左上方,许多Res块级联在一起并构成一个十分深的网络。

在 Res块 中,有两条途径:

运用短衔接途径,能够削减梯度消失问题,由于在反向传达期间差错信号能够更容易地传达到前面的层。

上面右侧显现的RoR的主张,咱们也能够在多个Res块上进行短衔接。除此之外,咱们还能够在一组“剩下块组”中树立另一级其他短衔接。

作者以为:

等级编号m介绍:

关于中级衔接红纹刺鳅,每个短衔接将跨过具有相同数量的特征图的Res块。

对m = 4和5也进行了测验,但在论文中没有任宫颈何关于它的细节。成果与m = 3比较不够好。

3.RoR的不同版别

RoR-3运用原始ResNet(左),RoR-3运用Pre-ResNet或WRN(右)

如上图所示,RoR适应于不同版别的ResNet。

简而言之,RoR-3运用Conv-BN-ReLU。 Pre-RoR-3运用BNmonth-ReLU-Conv公民,而WRN是更宽更浅的Pre-RoR-3。 (如果有晚秋爱好,请阅览我对原始ResNe儿童动画片白雪公主t,Pre-Activation ResNet和WRN的谈论,见原文。)

4.成果

4.1三个数据集CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN

CIFAR-10,CIFAR-10我国国家博物馆0,SVHN数据集上的测验的错误率(%)

4.2 ImageNet数据集

ImageNet:ILSVRC中的1000类的大规模数据集。

ImageNet数据集上的10个方针的Top1和Top5测验错误率(%)

RoR-3的不同层版别一直优于ResNet的不同层版别。火星哥本文中有具体的验证试验。如有爱好,请拜访论文。

运用长越过衔接和短越过衔接的相似办法也已应用于生物医学图像切割。期望我也能够下一次谈这个。

相关参阅

[2018 TCSVT] [RoR]

Residual Networks o顺丰快递单号查询,RoR(ResNet of ResNet) - 用于图像分类的多级残差网络,美丽修行f Residual Networks: Multilevel Residual Networks

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感谢 Ludovic Benistant.

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