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Company News:

Resnet到底在解决一个什么问题呢？ - 知乎
ResNet结构示意图（左到右分别是VGG，没有残差的PlainNet，有残差的ResNet）论文中原始的ResNet34与VGG的结构如上图所示，可以看到即使是当年号称“Very Deep”的VGG，和最基础的Resnet在深度上相比都是个弟弟。
什么是ResNet啊？有大佬可以给我简单解读一下嘛？ - 知乎
这个我会 Resnet 是一个深度学习神经网络，简单点说是一个AI模型，用来完成图像分类。通过这个AI模型，可以很准确的识别一张图片中是狗还是猫。 Resnet 分为 Res 和 Net 来理解，Res 指的的残差结构，该结构在Resnet中第一次被提出，属于一种神经网络结构创新的算法。Net 当然就是神经网络的意思了
你是如何理解VGG、ResNet、U-Net、DenseNet等一系列 . . .
你是如何理解VGG、ResNet、U-Net、DenseNet等一系列网络的？假设有人提问类似下述问题：深度学习有这么多优秀的分类网络，它们的区别是什么？究竟是什么原因造成它们在性能上的差异的？它们的优点是什么？等等显示全部关注者 276
如何评价何恺明的ResNet成为21世纪被引量最多论文？ - 知乎
AI领军人物的含金量，何恺明团队创建的ResNet（深度残差网络）问世，它有效地解决了深度神经网络在训练过程中出现的退化问题。在ResNet之前，人类能做到的极限是19层神经网络，在这之后，突飞猛进到152层。 ResNet也成为之后谷歌AlphaGo Zero、ChatGPT等明星产品的重要基础。
为什么深度网络（vgg，resnet）最后都不使用softmax（概率 . . .
为什么深度网络（vgg，resnet）最后都不使用softmax（概率归一）函数，而是直接加fc层？本人在学习pytorch 的时候发现，一些常用的图像分类的模型vgg、resent都不在最后一层使用softmax将概率之和调为1，而是直接加一个FC…
resnet-50 vs resnet-56（或者18 vs 20）的明显区别在哪 . . .
仔细看一下吧，这两个网络完全不具备可比性，如果可以你可以看一下代码里面的model文件，这个 resnet56 实际上指的是 cifar style resnet 系列，只有3个小stage（好像是basic）而这个 ResNet50 是标准的ResNet网络，也就是原本用在imagine上面的，有4个标准的大block stage，这
为什么resnet效果会那么好? - 知乎
如果设计为残差结构呢？ 5 1变化为5，也就是F (5)=0 1变化为F (5)=0 这个变化率增加了100%。引入残差后映射对输出变化变的更加敏感了，这也就是为什么ResNet虽然层数很多但是收敛速度也不会低的原因。明显后者输出变化对权重的调整作用更大，所以效果更好。
Resnet的加法变成减法会怎样？ - 知乎
这个结果很明显，ResNet-明显不如ResNet+。但这里有一个问题：因为实验中训练用的超参来自ResNet原文，所以这些超参实际是对ResNet+进行针对性调优的。这个问题稍后再解决，先来看ResNet20+和ResNet20-中X、Out和short-cut三个量的 Frobenius Norm。
旷视首席科学家孙剑博士去世，如何评价他的贡献？ - 知乎
后来，ResNet在ImageNet COCO 2015比赛中证明了自己的价值，拿到了五个赛道的冠军。孙老师也是非常激动，第一时间向我们祝贺，我们的文章也终于入了孙老师的“法眼”。再后来ResNet拿到best paper的时候，孙老师反而显得十分平静，在他看来这是自然而然的结果。
ResNets 是如何解决深度神经网络训练中的梯度消失和爆炸 . . .
何凯明（Kaiming He）和他的团队在2015年提出的残差神经网络（ResNet）**，确实对解决梯度爆炸（以及梯度消失）问题起到了关键作用。这是一个重要的贡献，在深度神经网络训练中，尤其是在很深的网络中，极大地改善了梯度流动的问题。