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

[michael-unltd]

“残差ブロックを導入することで、結果的に層の深度の限界を押し上げることができ、精度向上を果たすことが出来た。”

[deepage]

書きました！

[tinsep19]

俺、こういうのが、わかるようになるかな?

[stealthinu]

ResNetでのベストプラクティス。BN-ReLU-Convの順が良いというの前に見たのだがやはりそうなのか。Skipを足した後にBNしちゃだめとかDropout入れる位置とかも。