resnet发展历程
时间: 2024-07-03 15:01:20 浏览: 237
ResNet,全称为Residual Network,是一个深度卷积神经网络模型,由Microsoft Research Asia的研究团队在2015年提出,由Kaiming He、Xiaochun Zhang、Shaoqing Ren和 Jian Sun共同发表在CVPR(计算机视觉和模式识别)会议上。其主要创新在于引入了残差块(Residual Block),解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失和过拟合问题。
1. 发展历程:
- 初始提出(2015):ResNet-18、ResNet-34首次亮相,展示了比传统网络更深(152层)而性能更好的结构,标志着深度学习模型的新里程碑。
- 残差块的创新:每个残差块包含一个跳跃连接,使得信息可以直接绕过一些层传递,避免了深层网络训练时梯度消失的问题。
- ResNeXt和Dilated Convolution(2016):进一步发展了网络结构,提出了ResNeXt模型通过通道分组来增强模型的表现力,以及使用膨胀卷积来增加感受野。
- HRNet(2019):虽然不是ResNet的核心改进,但HRNet继承了ResNet的高效思想,同时引入了空间金字塔连接,提升了定位精度。
- 更深层次的发展:后续还有许多基于ResNet的变种,如EfficientNet、SENet等,这些模型在保持效率的同时进一步优化了网络架构。
相关问题
resnet的发展历程及其扩展的网络
ResNet(Residual Neural Network)是由何凯明等人提出的一种深度神经网络模型,在2015年的ImageNet比赛中表现优异。ResNet网络具有层数很深的特点,可有效防止梯度消失问题,从而实现较好的图像识别效果。后来,在ResNet的基础上,出现了诸如ResNeXt、Wide ResNet等扩展网络,进一步提高了图像识别的性能。
Resnet 论文
### 关于ResNet架构的研究论文PDF
对于寻找有关ResNet架构的研究论文PDF,可以从多个资源获取。一篇重要的论文是《Deep Residual Learning for Image Recognition》,这篇论文由Kaiming He等人撰写,首次引入了残差网络(ResNet)的概念[^1]。
#### 获取途径
- **官方出版平台**:许多学术论文可以在出版社官方网站找到免费或付费版本。例如,上述提到的ResNet论文最初发表在IEEE Xplore和arXiv上。
- **预印本服务器**:像arXiv这样的在线存储库提供了大量尚未经过同行评审的手稿访问权限。用户可以直接在其网站搜索栏输入“Deep Residual Learning for Image Recognition”,通常能找到对应的PDF文件链接[^2]。
- **Google Scholar**:这是一个广泛使用的搜索引擎,专门用于查找科学文献。在这里可以通过关键词检索到目标文章的不同版本及其下载选项。
- **大学图书馆数据库**:如果隶属于某教育机构,则可能拥有更多渠道来合法地获取这些资料。很多高校订阅了大量的电子期刊服务,允许师生便捷查阅最新的研究成果。
另外值得注意的是,在作者后续的工作——即《Identity Mappings in Deep Residual Networks》中也探讨了更深层次网络中存在的退化现象以及如何解决这一挑战的方法。此篇文章同样值得阅读以全面理解ResNet的设计理念与发展历程。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_paper(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# Example of finding a link to the PDF within an arXiv page.
pdf_link = None
for a_tag in soup.find_all('a'):
href = a_tag.get('href', '')
if '.pdf' in href.lower():
pdf_link = href
break
return pdf_link
# Replace this URL with actual URLs from sources like arXiv or other repositories where you can find the papers mentioned above.
example_arxiv_url = "https://arxiv.org/abs/1512.03385"
print(fetch_paper(example_arxiv_url))
```
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