AIGC动态欢迎阅读
原标题：30篇论文
，就能掌握当今科技90%的知识！ILYA公布神级论文清单（下）
关键字：神经网络,论文,模型,卷积,任务文章来源：AI范儿
内容字数：20360字内容摘要：
点击上方蓝字关注我们02
（下）部分深度残差学习用于图像识别这篇论文的标题是《深度残差学习用于图像识别》，由何凯明等撰写，于2015年12月提交到 arXiv。这篇论文介绍了一种新颖的深度神经网络架构，称为残差网络（ResNet），旨在解决深度神经网络训练过程中出现的梯度消失和梯度爆炸等问题。
该架构通过引入残差连接（residual connections），允许网络直接学习残差函数，从而更容易地优化深度网络。这种设计使得网络在层数增加的情况下可以更有效地训练，从而实现了更深层次的网络结构，有助于提高模型的性能和泛化能力。
实验结果显示，基于残差学习的网络（称为残差网络或ResNets）不仅在训练上更为高效，而且在ImageNet数据集上的表现超越了之前的深度网络，例如达到了152层的深度（是VGG网络的8倍深度），同时具有更低的复杂度。一个包含这些残差网络的集成模型在ImageNet测试集上实现了3.57%的错误率，赢得了ILSVRC 2015分类任务的第一名。
此外，该研究还展示了在CIFAR-10数据集上使用100层和1000层网络的分析结果，以及在COCO目标检测数据集上由于原文链接：30篇论文，就能掌握当今科技90%的知识！ILYA公布神级论文清单（下）
联系作者
文章来源：AI范儿
作者微信：AI_Insights
作者简介：AI领域四大媒体之一。 智能未来，始于Prompt！
