原创 神經網絡ResNet訓練CIFAR10數據集
loss在反向傳播的過程中，傳遞到淺層的梯度非常小，使得淺層參數難以更新。resnet引入了殘差單元（residual unit）：通過直接和輸入連接，使得淺層的參數變得可以訓練。 bottleneck將左圖中的一個3*3的卷積層，改
2020-02-23 03:14:20
1
2020-02-23 03:14:20
1
loss在反向傳播的過程中，傳遞到淺層的梯度非常小，使得淺層參數難以更新。resnet引入了殘差單元（residual unit）：通過直接和輸入連接，使得淺層的參數變得可以訓練。 bottleneck將左圖中的一個3*3的卷積層，改
2020-02-23 03:14:20
1