Machine learning 实现剩余块

Machine learning 实现剩余块,machine-learning,neural-network,conv-neural-network,deep-residual-networks,Machine Learning,Neural Network,Conv Neural Network,Deep Residual Networks,在传统的剩余块中,是将层N“添加”到层N+2(非线性之前)的输出中,还是按元素进行添加或串联 文献表明如下情况: X1 = X X2 = relu(conv(X1)) X3 = conv(X2) X4 = relu(conv(X3 + X1)) 它必须是元素级的,通过串联,你不会得到一个残差函数。还必须注意使用适当的填充模式,以便卷积产生与块输入具有相同空间维度的输出。感谢您的解释。由于卷积必须保持维数,输入在流经网络时会改变大小吗?@rodrigo silveira它会穿过剩余块之间的一些块

在传统的剩余块中,是将层N“添加”到层N+2(非线性之前)的输出中,还是按元素进行添加或串联

文献表明如下情况:

X1 = X
X2 = relu(conv(X1))
X3 = conv(X2)
X4 = relu(conv(X3 + X1))

它必须是元素级的,通过串联,你不会得到一个残差函数。还必须注意使用适当的填充模式,以便卷积产生与块输入具有相同空间维度的输出。

感谢您的解释。由于卷积必须保持维数,输入在流经网络时会改变大小吗?@rodrigo silveira它会穿过剩余块之间的一些块。阅读ResNet论文,了解有关其体系结构的更多信息。