Исчерпывающее руководство для понимания начала ResNets (остаточных сетей) и того, как они помогли решить серьезную проблему в области глубоких нейронных сетей. Хотя термин «глубокое обучение» был представлен мировой аудитории в 1986 году Риной Дечтер , одной из многих выдающихся пионеров в области глубокого обучения, идея его возникла еще в 1943 году, когда Уолтер Питтс и Уоррен Маккалок построили компьютерную модель, основанную на нейронных сетях человеческого мозга, которая,..

Приносим извинения за задержку. Мы знаем, что вы с нетерпением ждали вторую часть этого сериала. В прошлом блоге мы увидели, что деградация приводит к снижению точности в более глубокой нейронной сети. В этом блоге давайте посмотрим, как они могут устранить эту проблему. Статья: Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений Решение Проблема деградации решается с помощью Deep Residual Learning Framework . Так о чем все это? Методика глубокого остаточного обучения..

Классификация изображений с помощью очень глубокой нейронной сети Наша интуиция может подсказывать, что более глубокие нейронные сети должны улавливать более сложные функции и, таким образом, их можно использовать для представления более сложных функций по сравнению с более мелкими. Должен возникнуть вопрос - эквивалентно ли изучение лучшей сети наложению все большего количества слоев? Каковы проблемы и преимущества этого подхода? Эти вопросы и некоторые другие очень важные концепции..

Базовое описание того, как работает ResNet, и практический подход к пониманию современной сети. При реализации архитектуры ResNet в проекте глубокого обучения, над которым я работал, это был огромный скачок по сравнению с базовыми, простыми сверточными нейронными сетями, к которым я привык. Одной из характерных особенностей ResNet является то, что он использует микроархитектуру внутри своей более крупной макроархитектуры : остаточных блоков ! Я решил сам изучить модель,..

Уроки тонкой настройки сверточного двоичного классификатора Было показано, что тонкая настройка очень эффективна в определенных типах задач на основе нейронных сетей, таких как классификация изображений. В зависимости от набора данных, используемого для обучения исходной модели, настроенная модель может достичь более высокой степени точности при сравнительно меньшем количестве данных. Поэтому мы выбрали точную настройку ResNet50, предварительно обученную на наборе данных ImageNet,..