问题标签 [deep-residual-networks]

我想在最后一个激活函数中添加第三个组件，为此我创建了一个添加函数来添加所有 X0 值。但是在添加此错误时会发生此错误。添加 ADD 功能时会发生这种情况。

raise ValueError('一个合并层应该被称为 ' ValueError: 一个合并层应该在一个输入列表上被调用。

在残差网络中，它应该将正常层与残差或卷积块联系起来。根据我的代码，“X”是正常层，“X0”是残差块。最后，我想将这些图层添加在一起。如何将这两层加在一起，包括 aa relu 激活函数。

我正在尝试实现一个残差网络来对项目的 CIFAR10 数据集上的图像进行分类，并且我有一个工作模型，该模型的准确度呈对数增长，但验证准确度处于稳定状态。我在大多数层之后使用了批量标准化和 relu，最后使用了 softmax。

这是我的数据拆分：

这是我编译和训练模型的代码

什么可能导致这个验证平台，什么可以改进我的模型？

预先感谢您的反馈和评论。

我正在尝试根据本文在 Keras 中对 ResNet-12 进行编码。但是我在第 8 层有一个错误，并且在我下面的代码中，problelem 在函数 Layer_Type3 中。

我看不出问题出在哪里，有人可以帮忙吗？提前致谢。

错误是：

ValueError: 操作数不能与形状一起广播 (128, 128, 16) (126, 126, 16)

我正在阅读https://arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf上描述 ResNeXT（Resnet 的变体）的原始论文。

在第 5 页右上角的列中，它说：

ReLU 在每个 BN 之后立即执行，期望在添加到快捷方式之后执行 ReLU 的块的输出，如下 [14]。

这句话没有意义，尤其是逗号后面的部分“期望输出......”。

• 有人能解释一下这句话是什么意思吗？
• BN 在哪里执行？

我一直在试图弄清楚如何计算 ResNet 反向传递中的 Flops 数量。对于前向传递，这似乎很简单：将卷积过滤器应用于每一层的输入。但是，在反向传递期间，Flops 如何计算梯度计算和所有权重的更新？

具体来说，

• 如何在每一层的梯度计算中计算 Flops？

• 需要计算所有梯度，以便计算每个梯度的翻牌数？

• Pool、BatchNorm 和 Relu 层的梯度计算中有多少次 Flops？

我了解梯度计算的链式法则，但是很难确定它如何应用于 ResNet 的卷积层中的权重过滤器以及每个需要多少次 Flops。获得有关计算向后传递的总触发器的方法的任何评论将非常有用。谢谢

如何绘制这个深度学习网络架构图？

我正在使用更快的 R-CNN：R50-FPN。

将其转换为图表的任何想法或提示？

为此，我使用了 pytorch 的detectron2 框架。但是它的输出在下面，就像没有图像的文本一样，我想将其转换为图表。因为它更直观，更容易理解。

残差网络总是用卷积层构建的。我从未见过只有全连接层的残差网络。建立一个只有全连接层的残差网络有用吗？

我正在查看 PyTorch 中的模型实现。第一层是卷积层，滤波器大小 = 7，步幅 = 2，填充 = 3。网络的标准输入大小为 224x224x3。基于这些数字，输出维度为 (224 + 3*2 - 7)/2 + 1，它不是整数。原始实现是否包含非整数维度？我看到网络在 FC 层之前具有自适应池化，因此可变输入尺寸不是问题（我通过改变输入大小对此进行了测试）。我做错了什么，或者为什么作者在设计 ResNet 时会选择非整数维度？

我在这里找到了残差 LSTM 的 som 代码：​​https://gist.github.com/bzamecnik/8ed16e361a0a6e80e2a4a259222f101e

我一直在使用 LSTM 进行具有 3d 输入（样本、时间步长、特征）和单个输出的时间序列分类。我有兴趣在我的数据上尝试残差模型，但我需要的是一个带有 sigmoid 激活的单一输出。有人知道该怎么做吗？当前模型似乎返回 10 个输出（输入数据中的特征数）。

这部分：model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam') 我可以像这样添加：

但我需要的是这样的：

任何人都知道如何修改模型来实现这一点？