Residual Network(ResNet)の理解とチューニングのベストプラクティス
Residual Network（ResNet）とは ResNetのアイデア Shortcut Connectionの導入 Bottleneckアーキテクチャ ResNetの最適化ベストプラクティス Optimizerの選定 Batch Normalizationの位置 Post Activation vs Pre Activation Wide Residual Network まとめ 参考 2015年のImageNetコンペティションとCOCOセグメンテーションの最良モデルとしてDeep Residual NetworksがMicrosoft Researchから提案され、最大1000層以上の深いニューラルネットワークを構築することが可能となった。 本記事では、 Residual Networkとは何か Residual Networkのチューニング方法 Residual Networ
Wide Residual Networks
Deep residual networks were shown to be able to scale up to thousands of layers and still have improving performance. However, each fraction of a percent of improved accuracy costs nearly doubling the number of layers, and so training very deep residual networks has a problem of diminishing feature reuse, which makes these networks very slow to train. To tackle these problems, in this paper we con
Deep Residual Learning for Image Recognition
Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with reference to the layer inputs, instead of learning unreferenced functions. We provide comprehensive empirical evidence showing that these resid
ディープラーニング ResNet のヒミツ - Bridge over troubled Techs.
先日、当社と共同研究をしている庄野研のゼミに参加させてもらった。その日は論文の輪講の日だった。そこでM2のSさんがレクチャーしてくれた Deep Residual Learning の話が面白かったので、以下メモとして記してみる。 ＃なお、このメモはDLについての基本的な仕組みは知っている人を前提に書いている。 ResNetとは？ もの凄い勢いで活発に研究されている Deep Learning 系機械学習であるが、昨年 ILSVRC'2015 という学会のコンペで、一般物体認識で最高性能を叩き出した ResNet (Deep Residual Net）という学習・識別器がある。当時 Microsoft Research にいた Kaiming He 氏が開発した、152層！のニューラルネットである。その論文はこちら。 多層ネットワークの勾配消失／発散問題 昨今のDL研究で分かってきたDLの
ResNetの論文を読んだ - kumilog.net
ちょくちょくResNetを用いることがあるのですが、論文を読んだことがなかったので、読んでみました。 [1512.03385] Deep Residual Learning for Image Recognition 概要 ResNetが解決する問題 Residual Learning ResNetブロック ネットワークアーキテクチャ 性能評価 Identity vs. Projection Shortcuts Deeper Bottleneck Architectures 概要 Residual Network(ResNet)はその名のとおり、残差を用いたネットワークです。ネットワークを深くすると、精度が悪くなるため、それを解決するため、ネットワークを残差関数を学習するよう再構成します。 ImageNetの分類問題のコンペ（ILSVRC 2015）でエラー率3.57%となり、1位を獲得し
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GitHub - liuzhuang13/DenseNet: Densely Connected Convolutional Networks, In CVPR 2017 (Best Paper Award).
ResNetの仕組み