介绍
残差网络是何凯明大神的神作,效果非常好,深度可以达到1000层。但是,其实现起来并没有那末难,在这里以tensorflow作为框架,实现基于mnist数据集上的残差网络,当然只是比较浅层的。
如下图所示:
实线的Connection部分,表示通道相同,如上图的第一个粉色矩形和第三个粉色矩形,都是3x3x64的特征图,由于通道相同,所以采用计算方式为H(x)=F(x)+x
虚线的的Connection部分,表示通道不同,如上图的第一个绿色矩形和第三个绿色矩形,分别是3x3x64和3x3x128的特征图,通道不同,采用的计算方式为H(x)=F(x)+Wx,其中W是卷积操作,用来调整x维度的