地址：https://arxiv.org/pdf/2006.05749.pdf
作者知乎id： Wu Kevin
本节分享一个小案例，如何使用ggplot2中的「stat_smooth」函数来快速绘制残差图。 ❝残差图是一种用于回归分析的图形工具，它显示了模型的预测值与实际观测值之间的差异，即残差。...残差是观测值与模型预测值之间的差值。 ❞ 「残差图的主要目的是：」 「检查线性回归模型的假设」：线性回归模型有几个关键的假设，如误差项的独立性、常数方差（同方差性）和误差项的正态性。...残差图可以帮助我们检查这些假设是否得到满足。 「识别模型中的异常值」：如果某些点在残差图上显著偏离其他点，它们可能是异常值或杠杆点，可能会影响模型的准确性。...常见的残差图有： 「基本残差图」：y轴表示残差，x轴表示预测值或观测值。 「标准化残差图」：y轴表示标准化残差，x轴表示预测值。 「QQ图」：用于检查残差的正态分布假设。...，即每个观测值与模型预测值之间的差异
\slim\python\slim\nets，构建残差网络主要使用的模块为resnet_utils.py、resnet_v1.py、resnet_v2.py。...Imagenet上的图像分类训练通常使用[224,224]输入，对于[1]中定义的、标称步长为32的ResNet，在最后一个ResNet块的输出生成[7,7]特征图。...块对象描述块中的单元。num_classes: 用于分类任务的预测类的数量。如果没有，则返回logit层之前的特性。is_training: batch_norm层是否处于训练模式。...图像分类设为真，预测密度设为假。output_stride: 如果没有，那么输出将在标称网络步长处计算。如果output_stride不为None，则指定请求的输入与输出空间分辨率之比。...返回值:一个resnet_v1的bottleneck块。
ResNet 中的残差学习模块有两种形式，如下左图的形式称作 buliding block，用于层数较少的模型，右图的形式称作bottleneck，降低参数数目（想一探究竟的朋友们可以自行了解下1x1卷积降低参数的原因...OK，明白了，那试着把（3）中残差里最后的 BN+ReLU 移到恒等映射和残差加和之后像（2）一样呢？...在 SE-ResNet 与 SE-ResNeXt 中，SE block 用在 残差分支后，其中 SE-ResNet 的如下所示。...（注意力残差学习） 通过实验发现，单纯地叠加注意力模块会导致模型性能的下降，原因主要是 Soft Mask 的输出在 [0, 1] 区间，与 Trunk 输出相乘后会使得输出响应变弱，多层叠加的话容易使得最终输出的特征图每一点的值都变得很小...于是，Res-Atn-Net 再次用上残差大法，将得到的注意力特征图与主干特征图进行 element-wised add： 其中， 为 Soft Mask 的输出， 为 Trunk 的输出，前者可作为选择器
点云残差编码器 作者提出的方案扮演了分层框架中的残差层的角色。从理论上讲，它可以包含在任何框架中，包括具有两层的框架，更多具有多层的框架。...然后，该块经过三个转置卷积层，生成具有 32 个通道且与输入 和 维度相同的潜在残差表示。...该残差块在精炼器处与失真块 连接，在那里它使用 ReLU 激活函数提供七个卷积层的序列，最终输出优化后的块 。...优化器（refiner）的最后一层异常地仅由一个过滤器组成，并使用 sigmoid 激活函数，以生成通道数与输入相同，并且值介于 0 和 1 之间的块。它对应于该位置体素被占用的概率。...客观效果 由上图我们可以观察到，在大多数评估点上，提出的残差模块能够以增加比特率为代价来提高质量，当使用压缩级别 R3 和前两个 值时。
在传统的神经网络中，每一层的输出都来自于前一层的输出。而在残差网络中，每一层的输出是由前一层的输出与该层的输入之和得到的。这个残差连接可以被看作是一个跳跃连接，将前一层的信息直接传递给后面的层。...实际应用中，还需要根据具体任务的需求进行适当的修改和调整。残差网络的优势解决梯度消失问题：在深层网络中，梯度消失是一个常见的问题，使得网络无法有效地进行训练。...残差网络的应用残差网络已经在各种深度学习任务中取得了显著的成果。以下是一些常见的应用：图像分类：残差网络在图像分类任务中被广泛使用。...通过堆叠多个残差块，可以构建非常深的网络，并在图像分类竞赛中取得了领先的性能。目标检测：残差网络也被应用于目标检测任务中。...通过在主干网络中插入残差块，可以提高网络对目标的感知能力，并改善目标检测的准确性和稳定性。语音识别：在语音识别领域，残差网络也取得了很好的效果。
1 残差网络之前的历史 残差连接的思想起源于中心化，在神经网络系统中，对输入数据等进行中心化转换，即将数据减去均值，被广泛验证有利于加快系统的学习速度。 ?...Schraudolph[1]将这样的思想拓展到了梯度的反向传播中，不仅是输入和隐藏层单元的激活值要中心化，梯度误差以及权重的更新也可以中心化，这便是通过将输入输出进行连接的shortcut connection...Raiko等人则在论文[2]中更加细致地研究了shortcut connections对模型能力的影响，在网络包含2到5个隐藏层，使用与不使用正则化等各种环境配置下，MNIST和CIFAR图像分类任务和...2 残差网络 何凯明等人在2015年的论文[4]中正式提出了ResNet，简化了highway network中的形式，表达式如下： ?...残差网络 【模型解读】resnet中的残差连接，你确定真的看懂了？
Dirac初始化的值，用于保留输入特征，从而只需要学习残差部分的值。...中的一个残差块，其中一个ReLU位于残差连接内部，另一个位于外部；而下图b)所示为RepVGG的连续两个残差块，ReLU均位于残差连接外部。...因此一种能够等价去除ResNet中残差连接的方法，就显得很有价值。 02/RM 操作 RM Operation的发音和功能与remove相同：等价去除（remove）模型中的残差连接。...• 由于每个残差块最后都有一个ReLU，每个残差块的输入和输出都为非负值。这一非负的特征，通过卷积和BN时都没有改变其值，ReLU也不会改变非负输入的值。...例如：1)两头窄，中间宽的可分离1*1卷积，只需要增加1/9T的Dirac初始化通道，就能Reserving和Merging输入特征图。其中T=6，为中间通道数与输入/输出通道的比例。
残差连接是何的首创吗？当然不是，传统的神经网络中早就有这个概念，文【2】中则明确提出了残差的结构，这是来自于LSTM的控制门的思想。...不就是反应了与真值的误差吗？ 所以，这么一想想，残差就应该是有效的，各方实验结果也证明了。...虽然梯度范数大，但是如果网络的可用自由度对这些范数的贡献非常不均衡，也就是每个层中只有少量的隐藏单元对不同的输入改变它们的激活值，而大部分隐藏单元对不同的输入都是相同的反应，此时整个权重矩阵的秩不高。...第1种(图a)，输入权重矩阵(灰色部分)完全退化为0，则输出W已经失去鉴别能力，此时加上残差连接(蓝色部分)，网络又恢复了表达能力。...第2种(图b),输入对称的权重矩阵，那输出W一样不具备这两部分的鉴别能力，添加残差连接(蓝色部分)可打破对称性。第3种(图c)是图b的变种，不再说明。
何恺明等人提出的残差网络（ResNet) 在2015年的ImageNet图像识别挑战赛夺魁，并深刻影响了后来的深度神经网络的设计。...残差网络的核心思想是：增加网络的深度后的最好还能包含原始函数（原始函数指的是增加深度之前的网络，它把一个input张量映射为一个output张量）作为其元素之一，从而必不会使网络的拟合能力变得更差。..._2016_paper.pdf 残差块模型如下(传播路径从上往下看）：通过添加直通的旁路，来保证深层网络的拟合能力不会退化。...具体化后的结构如下(传播路径从下往上看）： 如果想改变通道数，就需要引入一个额外的1×1卷积层来将输入变换成需要的形状后再做相加运算： 关于残差网络的中文介绍，可参考李沐的在线书籍： http:...10%，所以此残差网络还是学到了不少东西。
上面这几张图都是尝试用深度残差网络在一张图片中去识别具体的一个目标，每个目标的属性标注是基于微软的COCO数据集 的数据标识。...主要目的是为了避免过拟合，以及有一定的减少运算量的副作用。在深度残差网络中，结构出现了比较明显的变化。...这样网络就可以学到更为丰富的内容。 这张图比较了三种网络的深度和结构特点，VGG-19、34层的“平网络”——也就是普通34层的CNN网络，还有34层的深度残差网络。...补充说明一下， 中的E和xL在这里泛指某两个不同层之间的关系，指代他们的残差和输出值。...残差网络中的特殊点就在于刚刚的这个结构就是将这样一个一个的带有ShortCut部分的单元头尾相接连在一起。
本文包括的内容： RoR的概念（Res网络模块的残差网络） RoR-m：等级数m RoR的不同版本 结论 1.RoR概念（残差网络的残差网络） ?...作者认为： RoR将学习问题转变为学习残差到残差映射，这比原始 ResNet 更简单，更容易学习。 并且上面的块中的层也可以将信息传播到下面块中的层。...2.RoR-：Level Number m 级别编号m介绍： 当m = 1时，RoR仅具有最终级短连接，即原始残差网络。 当m = 2时，RoR只有root-level（最外层）和最终级别的短连接。...对于中级连接，每个短连接将跨越具有相同数量的特征图的Res块。 对m = 4和5也进行了测试，但在论文中没有任何关于它的细节。结果与m = 3相比不够好。 3.RoR的不同版本 ?...Pre-RoR-3-164 + SD：通过用Pre-ResNet替换原始残差模块的RoR模型，分别获得CIFAR-10和CIFAR-100数据集的4.51％和21.94％测试错误率。
另一方面，用于判别学习的最成功的前馈架构之一是深度残差网络 (He et al., 2016; Zagoruyko & Komodakis, 2016)，该架构与对应的生成模型有很大不同。...图 1 可视化了标准和可逆 ResNet 学习到的动态差异。 ? 图 1：标准残差网络（左）和可逆残差网络（右）的动态。...实验表明，与当前最佳的图像分类器和基于流的生成模型相比，i-ResNets 的性能也具有竞争力，它将通用架构在现实中的应用又推进了一步。...图 3：原始图像（上）、i-ResNet 在 c = 0.9 时的重建结果（中）以及相同架构的标准 ResNet 的重建结果（下）。...图 4：本文提出的对数行列式估计量的偏差和标准差随幂级数项数量增加而发生的变化。方差是由随机 trace estimator 决定的。 ?
残差网络作为当今最成功的网络结构之一，今天就给大家推荐一些必读的文章，涵盖残差网络的由来，原理及其发展变种。 作者&编辑 | 言有三 1 残差机制的由来 残差连接的思想起源于中心化，Nicol N....Technical report/IDSIA, 1998, 98. 2 早期残差网络探索 既然残差思想早就诞生了，不可能没有大佬注意这个问题，2012年的时候Raiko，LeCun等人就在论文[2]中更加细致地研究了...因为算力不够没有火起来，但这说明了大佬们是很敏感的。几年后与残差网络同时期还有一篇文章叫highway-network[3]，借鉴了来自于LSTM的控制门的思想，比残差网络复杂一点。...Training very deep networks[C]//Advances in neural information processing systems. 2015: 2377-2385. 3 深度学习与残差网络诞生...残差网络相关的文章实在是太多了，这里只能列举一个比较合适的学习路线，如果你想要了解更多，可以到有三AI知识星球交流。 ? 9 如何获取文章与交流 找到有三AI开源项目即可获取。
如果用图片表示软阈值函数，就如下图所示： 2.png 3.收缩（这里指软阈值化）与ReLU激活函数的对比 软阈值化在残差收缩网络中是作为非线性映射，而现在深度学习最常用的非线性映射是ReLU激活函数。...例如，当偏置b=-20、阈值t=10的时候，如下图所示： 2.png 在残差收缩网络中，由于偏置b和阈值t都是可以训练得到的参数，所以当偏置b和阈值t取值合适的时候，软阈值化是可以实现与ReLU相同的功能的...因为如果阈值过大的话，就可能出现下图的情况，也就是所有特征都被置为0了。残差收缩网络的阈值，其实是（特征图的绝对值的平均值）×（0到1之间的系数），很好地避免了阈值太大的情况。...2.png 同时，残差收缩网络的阈值，是在注意力机制下，根据每个样本的情况，单独设置的。也就是，每个样本，都有自己的一组独特的阈值。因此，残差收缩网络适用于各个样本中噪声含量不同的情况。...5.残差收缩网络只适用于强噪声的数据吗？ 我们在使用残差收缩网络的时候，似乎不需要考虑数据中是否真的含有很多噪声。换言之，残差收缩网络应该可以用于弱噪声的数据。
在卷积操作中，一层的神经元仅与输入神经元存在局部连接，2-D 特征图共享参数集。 为了理解 ConvNet 的设计哲学，我们需要先了解：ConvNet 的目标是什么？ A....GoogLeNet 做出的另一个改变是，使用一个简单的全局平均池化层（global average pooling，对 2D 特征图的通道值取平均）取代网络末端的全连接层（在最后的卷积层之后）。...但增加深度的问题在于，在网络末端通过预测值和真值比较得到的权重修改信号，到了之前的层会变得很微弱。这基本上意味着网络之前的层几乎没有进行学习。这被称为梯度消失现象。...因此可以在 VGGNet 的基础上在层之间添加捷径连接以构建一个残差网络。下图展示了从 VGG-19 的部分早期层合成残差网络的过程。 论文 4 中的实验展示了残差网络的威力。...普通的 34 层网络相比普通的 18 层网络有更高的验证误差。而同样的 34 层网络转换为残差网络之后，相比 18 层的残差网络，训练误差要小得多。
深度残差网络（ResNet）之ResNet34的实现和个人浅见 一、残差网络简介 残差网络是由来自Microsoft Research的4位学者提出的卷积神经网络，在2015年的ImageNet...残差网络的特点是容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。其内部的残差块使用了跳跃连接（shortcut），缓解了在深度神经网络中增加深度带来的梯度消失问题。...残差网络（ResNet）的网络结构图举例如下： 二、shortcut和Residual Block的简介 深度残差网络（ResNet）除最开始的卷积池化和最后池化的全连接之外，网络中有很多结构相似的单元...Residual Block的构造图如下（图中 x identity 标注的曲线表示 shortcut）： 三、实现逻辑 逻辑实现顺序按照下面代码中的的标号按顺序执行理解，但注意一定要搞明白通道数的一个变化和...)) # 输入数据的创建，注意要报证通道数与残差网络结构每层需要的通道数一致，此数据通道数为3 （22） output = model(input) # 把数据输入残差模型，等同于开始调用ResNet类的前向传播函数
对于基于深度学习的分类算法，其关键不仅在于提取与标签相关的目标信息，剔除无关的信息也是非常重要的，所以要在深度神经网络中引入软阈值化。阈值的自动设置，是深度残差收缩网络的核心贡献。...我们可以看到，在红色虚线框里的子网络，学习得到了一个阈值，应用在特征图的所有通道上。 在这个子网络中，首先对输入特征图内的所有元素，取绝对值。...这样的话，阈值就是，一个0和1之间的数字×特征图的绝对值的平均值。通过这种方式，保证了阈值不仅为正数，而且不会太大。...另外，虽然跨层的恒等路径(Identity shortcut)将不重要的特征也传递到了高层特征中，但是通过很多残差模块的堆叠，这些不重要的特征所占的比重越来越低，最终实现不重要特征的消除。...前三篇的内容： 深度残差收缩网络：（一）背景知识 https://www.cnblogs.com/yc-9527/p/11598844.html 深度残差收缩网络：（二）整体思路 https://www.cnblogs.com
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