在每个关键帧，滑动图被记录为局部地图。从局部地图中分割地平面，并使用加权最小二乘法估计 CP 参数。之后，关联在不同关键帧观察到的地平面，并且构建一个位姿图并联合优化残差。...一个直接的方案是通过在欧式空间的一个相同的坐标系中比较它们的参数来匹配地平面。但是如果漂移过大的话会错误地关联地平面。...然后位姿为的帧观测到地面P得到对应的CP表示和HF表示 ，运用之前提到的公式，以HF为中介，将平面在当前坐标系转换到全局坐标系，从而可以从观测到的CP与估计的CP之间构建对应的残差： 残差关于和的雅可比表示为...： 最后通过LM方法联合优化LO和地平面残差： 6)其他细节 本文在每个关键帧提取一个地平面作为地面观测。...其次，通过计算残差和不确定性来评估地面的平面度。平面度低的地面不会被建模为平面地标，相应的观测约束也不会被融合。第三，当地面匹配不明确时，在某些指标（平面度、点数）下只选择一个地平面。
图 1: 不同种类的信天翁以及不同型号的航母 在图 1 中，标注人员需要借助鸟类专家的知识才能辨认黑脚信天翁与黑背信天翁，拥有一般鸟类知识的人员或许会将这两种鸟类归类为信天翁，而缺乏鸟类知识的人员可能只会将这两种鸟类归类为鸟...为此，浙江大学联合蚂蚁集团提出了一种基于标签关系树的层级残差多粒度分类网络，收录到 CVPR2022 中。...然后我们参考深度残差网络中经典的残差连接 设计，实现为所有父类层级的特征以残差连接的方式融合到子类层级专有的特征中，进而用于当前层级类别分类的层级残差网络(HRN)。 ...层级残差网络 图 3: 层级残差网络结构图 基于残差跨层级连接的层级残差网络 (HRN) 由一个主干特征提取网络、层级特征 交互模块、以及两个并行的输出通道构成，如图 3 所示。...消融实验 在表 1 中我们验证了层级残差网络中包含的层级专有特征提取层（GSB）、层级特征线性组合(LC)、以及针对组合后的层级特征的非线性变换（ReLU）各部分的作用： 表 1：通过逐步添加 HRN
从图中可以看到，似乎该模型不能基于参数初始化取值来拟合数据。 很明显，不可能第一次试验初始化就能取得很好的结果。但问题是如何在这种情况下提高性能？...但是在某些情况下，更改模型参数并不会使得模型很好地拟合数据，仍然会有一些错误的预测。假设数据有一个新点(x = 2, y = 2)。...在问题中使用多个模型的这种方法称为集合学习。使用多个模型的重要性如下图所示。图中显示了在预测样本结果时的误差很大。...在模型训练之后，计算其残差。如果残差不等于零，则创建另一个弱模型以修复前一个的弱点。但是这种新模型的目标并不是获得期望输出，而是先前模型的残差。...在训练之后，对于这样的样本可能存在R的残差，所以要创建一个的新模型，并将其目标设置为R，而不是T，新模型填补以前模型的空白。 梯度增强类似于多个力量弱的人抬一个重物上楼梯。
这测试了标准化残差中杠杆效应的存在（以捕捉 GARCH 模型可能的错误指定）， 其中 I 是指标函数， ^t 是 GARCH 过程的估计残差。...原假设是 H0：ci = 0（对于 i = 1、2、3），并且联合 H0：c1 = c2 = c3 = 0。从先前拟合的总结可以推断，存在显着的负和对冲击的积极反应。...使用诸如 apARCH 之类的模型可能会减轻这些影响 gof 计算卡方拟合优度检验，将标准化残差的经验分布与所选密度的理论分布进行比较。...该实现基于 Palm (1996) 的测试，该测试通过重新分类标准化残差而不是根据它们的值（如在标准测试中），而是根据它们的大小，计算在存在非独立同分布观察的情况下的测试，计算观察到小于标准化残差的值的概率...在拟合摘要中，使用了 (20, 30, 40, 50) 个 bin 的选择， nymblom 检验计算了 Nyblom (1989) 的参数稳定性检验，以及联合检验。
也就是说： 残差结构能够避免普通的卷积层堆叠存在信息丢失问题，保证前向信息流的顺畅。 残差结构能够应对梯度反传过程中的梯度消失问题，保证反向梯度流的通顺。...这是一个例子，这是一个残差结构，他等同于是这样的几个网络来联合起来的。 ...所以这就是这个残差网络的这个优势，至于这个网络，他真正在学好了以后，他可能只选择了其中子网络组网，可能这两个网络可能这里面的权值都是重要的，其他的子网络都给踢掉，所以这也是有可能的，所以残差网络，他自己在组合...这是一个例子，这是一个残差结构，他等同于是这样的几个网络来联合起来的。 ...所以这就是这个残差网络的这个优势，至于这个网络，他真正在学好了以后，他可能只选择了其中子网络组网，可能这两个网络可能这里面的权值都是重要的，其他的子网络都给踢掉，所以这也是有可能的，所以残差网络，他自己在组合
背景简介 深度网络随着层数不断加深,可能会引起梯度消失/梯度爆炸的问题: “梯度消失”：指的是即当梯度（小于1.0）在被反向传播到前面的层时，重复的相乘可能会使梯度变得无限小。...ResNet深度残差网络，成功解决了此类问题，使得即使在网络层数很深(甚至在1000多层)的情况下，网络依然可以得到很好的性能与效 率。...F 是残差函 数，表示学习到的残差，而h表示恒等映射， f 是ReLU激活函数。...残差梯度不会那么巧全为-1，而且就算其比较小，有1的存在也不会导致梯度消失。所以残 差学习会更容易。...残差学习的本质 残差网络的确解决了退化的问题，在训练集和校验集上，都证明了的更深的网络错误率越小: 下面是resnet的成绩单, 在imagenet2015夺得冠军:
值显著大于0.05，因此接受原假设，即模型残差是白噪声，残差稳定，模型效果较好。...在这里，我们通过正态性检验来评估Garch模型的残差是否满足正态分布。 从结果来看，残差的直方图接近正态分布曲线，因此可以认为残差满足正态分布。...从qq图的结果来看，由于图中的点有些偏离图中的红色直线，因此，认为其可能不满足正态分布。 VAR model VAR模型是用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归。...正态性 通过正态性检验来评估VAR模型的残差是否满足正态分布。 从结果来看，残差的直方图接近正态分布曲线，因此可以认为残差满足正态分布。...从qq图的结果来看，由于图中的点有些偏离图中的红色直线，因此，认为其可能不满足正态分布。
一般来说，按照回归分析工具得出的结果来看，应着重看看残差（residual）是否是正态、独立以及方差齐性，残差就是因变量的实际值与估计值的差值。...是否方差齐，可以用残差的分布来看，即以因变量的预测值为x轴，以残差为y轴作图，如果残差无明显的分布，表明方差齐性。...如果有一定的趋势，可能存在方差不齐的情况，如下图随着x轴的增加残差的范围逐渐增大，明显的方差不齐的情形。...基本上可以说残差独立分布，方程参数估计有效。...，如果不确立好这些，做出来的东西也是错误的，就像本来数据是三角形的，你非要用一个圆形的理论和模型来作为分析方法，根本就是错误的。
图4和5中的ACF，PACF和Ljung-Box Q检验未显示出残差中的显着序列相关性，图4左上方的残差项比原始返回序列更像白噪声。...GARCH（1,1）模型残差的相关性检验。 ? 图5.对GARCH（1,1）模型的残差平方的相关性检验。 ? 图6. GARCH（1,1）模型的波动率。...MCMC诊断 根据问题和设置，MCMC在序列接近目标分布之前可能需要进行多次迭代。如图7所示 beta快速达到稳定状态。稳定性之前的这些迭代称为“老化”。我们运行10000次迭代。 ?...在MCMC过程中抽取样本意味着连续样本之间可能存在相关性。为了评估序列中有多少相关，我们绘制了每个参数在不同滞后的样本自相关函数（图8）。...但是，考虑到参数之间的潜在互相关性（我们将在下面的联合分布图中看到），我们计算了多元ESS，发现在6000个样本中大约有517个。
常数方差 当序列的方差为常数时，我们知道均值和标准差之间存在一种关系。当方差不为常数时（如下图所示），预测在某些时期可能会有较大的误差，而这些时期是不可预测的。...每一个时间序列可以分为三个部分：趋势、季节性和残差，残差是将前两部分从序列中去除后剩下的部分，使用这种分割方法之后： 显然，该序列具有上升趋势，在每一年的年底到年初之间达到峰值，在4月和9月之间达到最低值...在对比残差与预测值的图表中，我们注意到当价格上涨时，误差绝对值有增加的趋势，可能用对数调整会减少误差的扩大并完成残差相关图，表明由于第一个滞后有很强的相关性，因此仍有改进的空间，可能添加基于第一个滞后的回归来改进预测...： 简单均值模型无法捕获序列的相关信息，如真实值和预测值图中所示，也可以在相关性和残差和预测图中看到。...： 在验证数据中，目前为止的误差在我们已经训练过的模型中排名第二，而残差图的特征与 5 天滑动平均模型的特征非常相似。
一般来说，按照回归分析工具得出的结果来看，应着重看看残差（residual）是否是正态、独立以及方差齐性，残差就是因变量的实际值与估计值的差值。...是否方差齐，可以用残差的分布来看，即以因变量的预测值为x轴，以残差为y轴作图，如果残差无明显的分布，表明方差齐性。...如果有一定的趋势，可能存在方差不齐的情况，如下图随着x轴的增加残差的范围逐渐增大，明显的方差不齐的情形。 ?...但是除了做回归方程和回归系数的显著性检验以外，还需要对回归残差做检验，因为回归方程必须满足均值为0，独立，正态分布，否则最小二乘估计对参数做估计就失效。如下为残差图，基本上是零散的分布。...，如果不确立好这些，做出来的东西也是错误的，就像本来数据是三角形的，你非要用一个圆形的理论和模型来作为分析方法，根本就是错误的。
Inception-ResNet-v2是早期Inception V3模型变化而来，从微软的残差网络（ResNet）论文中得到了一些灵感。...残差连接（Residual connections ）允许模型中存在shortcuts，可以让研究学者成功地训练更深的神经网络（能够获得更好的表现），这样也能明显地简化Inception块。...在第二幅Inception-ResNet-v2图中最上部分，你能看到整个网络扩展了。注意该网络被认为比先前的Inception V3还要深一些。...在图中主要部分重复的残差区块已经被压缩了，所以整个网络看起来更加直观。...例如，旧模型可能会错误地将右边的图片识别为阿拉斯加雪橇犬，新模型Inception-ResNet-v2能够准确地识别两个图片中狗的类别。 ? 阿拉斯加雪橇犬（左）和西伯利亚雪橇犬（右）。
图4和5中的ACF，PACF和Ljung-Box Q检验未显示出残差中的显着序列相关性，图4左上方的残差项比原始返回序列更像白噪声。...GARCH（1,1）模型残差的相关性检验。 图5.对GARCH（1,1）模型的残差平方的相关性检验。 图6. GARCH（1,1）模型的波动率。...根据他们的开创性论文，我们编写了SV模型， MCMC诊断 根据问题和设置，MCMC在序列接近目标分布之前可能需要进行多次迭代。如图7所示 beta快速达到稳定状态。...在MCMC过程中抽取样本意味着连续样本之间可能存在相关性。为了评估序列中有多少相关，我们绘制了每个参数在不同滞后的样本自相关函数（图8）。...但是，考虑到参数之间的潜在互相关性（我们将在下面的联合分布图中看到），我们计算了多元ESS，发现在6000个样本中大约有517个。
，为避免这个问题，我们从LiDAR生成的点云中提取特征点，并将其与在LiDAR强度图像中识别出的特征相匹配，然后使用提取的特征点执行扫描点云的配准并估计机器人的自我运动，对于后端，我们联合优化相应特征点之间的距离以及地图中识别出的平面的点到平面的距离...图2：所提出方法的系统概述，整个系统由三部分组成，包括强度里程计，地图优化和姿态图优化，强度里程计部分是该方法的核心，它由强度图像生成，特征跟踪和扫描配准组成，地图优化通过共同最小化LiDAR BA残差和点到地图平面残差来纠正漂移...BA（Bundle Adjustment）残差来校正姿态漂移。...使用训练好的词汇表，可以将当前关键帧的描述子与存储历史描述子的数据库进行比较，如果无法将其与历史描述子匹配，则没有找到此关键帧的回环，如果我们成功匹配了以前的关键帧，则可以将其放入异常值剔除程序中，以测试是否存在错误的回环...，它联合优化了LiDAR BA和点对平面残差，最后，我们提出了一种新颖的基于强度图像的位姿图优化方法，可以基于强度图像优化位姿图，在室内和室外环境中测试了我们的方法，结果证明，与其他流行的纯LiDAR
：形状由特征点组成，图中的每一个黄点就是一个特征点。...如果大家理解随机森林，那么对本文的GBDT可能会更好理解一点。简单来说随机森林就是将很多棵决策树联合在一起，其中每一棵树的训练采用的是随机数量的样本和随机的特征，其实也是集成学习的思想的表现之一。...这时，我们就要计算残差，计算每一个图片的当前形状和真实形状的差值，之后，在同一个叶子节点中的所有图片的差值作平均，就是该叶子节点应当保存的残差。当所有叶子节点都保存了残差后，第一棵树也就构造完毕了。...在构造第二棵树之前，我们要把每张图片的当前形状做一个更新，也就是要将当前形状更新成：当前形状+残差。...在叶子节点中计算每一张图片当前形状和真实形状的差，然后取平均，将这个平均值保存在该叶子节点中，作为残差。
ResNets是由残差块（Residual block）构建的，首先解释一下什么是残差块。 这是一个两层神经网络，在 层进行激活，得到 ，再次进行激活，两层之后得到 。...在残差网络中有一点变化，我们将 直接向后，拷贝到神经网络的深层，在ReLU非线性激活函数前加上 ，这是一条捷径。]...在上面这个图中，我们也可以画一条捷径，直达第二层。实际上这条捷径是在进行ReLU非线性激活函数之前加上的，而这里的每一个节点都执行了线性函数和ReLU激活函数。...如果没有残差，没有这些捷径或者跳跃连接，凭经验你会发现随着网络深度的加深，训练错误会先减少，然后增多。而理论上，随着网络深度的加深，应该训练得越来越好才对。也就是说，理论上网络深度越深越好。...但实际上，如果没有残差网络，对于一个普通网络来说，深度越深意味着用优化算法越难训练。实际上，随着网络深度的加深，训练错误会越来越多。
【新智元导读】ResNet 是 ImageNet 2015 冠军，通过让网络对残差进行学习，在深度和精度上做到了比 CNN 更加强大。...分形设计在 CIFAR-100 数据集（https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html) 上达到 22.85% 的错误率，与残差网络的最佳水平持平。...引言 最近的 ResNet 在深度和精度上比卷积神经网络（CNN）做出了极大进步，方法是让网络对残差进行学习。...平均操作可能看起来类似 ResNet 的加法操作，但有几个关键不同： ResNet 明确区分了直接通过与残差信号。在 FractalNet 里，没有什么信号是优越的。...如同 dropout，信号可能需要恰当的缩放。对于逐元素平均，这是平凡的；连接仅仅计算了活跃输入的平均。 ? 图 2：分形网络。某些层之间的连接被停用后仍能工作，前提是从输入到输出的某些路径还存在。
Contents 1 前言 2 ResNet 网络要解决的是什么问题 3 Residual Block的设计 4 ResNet 网络架构 5 残差网络特点 6 参考资料 前言 残差网络 ResNet 是在...随着网络层数的增加，深度网络一般会越难训练，有些网络在开始收敛的时候，还可能会出现退化问题，导致准确率很快达到饱和。甚至会出现层次越深，错误率反而越高的现象。...图中的 ⊕ 为逐元素相加（element-wise addition），要求参与运算的 F(x) 和 x 的尺寸要相同。因此，随之而来的三个问题是： 1，残差路径如何设计？...表2：ResNet18网络具体参数表 残差块 block 显示在括号中，以及残差块的堆叠数量。特征图的下采样是通过步长为2的conv3_1, conv4_1和conv5_1执行。...残差网络特点 1， 残差网络在模型表征方面并不存在直接的优势，ResNets并不能更好的表征某一方面的特征，但是ResNets允许逐层深入地表征更多的模型； 2，残差网络使得前馈式/反向传播算法非常顺利进行
实验结果表明优化得到的连通方式超过了传统的基于规则设计连接，包括随机的、残差的和完全图的。在不额外增加过多参数量和计算量的基础上，在ImageNet图像分类和COCO目标检测上取得了明显的提升。...图1给出了残差拓扑连接所对应的拓扑形式，我们首次展示了残差的拓扑连接是一种相对稠密的连接形式，当残差的间隔为1时，网络可以被表示为完全图（complete graph），即各个节点之间均有边连接。...之后被输送到存在连接的后续节点中，节点的操作可以被表示为： 在一个图中，第一个节点被指定为输入节点，只进行特征的分发不进行计算；最后一个节点被指定为输出节点，只从前序节点获取输入并进行融合作为图的输出特征...我们在相同的计算量下比较了随机、残差和完全图。随机图可以通过RandWire[3]中使用的ER、BA、WS生成器生成。实验结果如表4所示。...由于网络的参数和拓扑是被联合优化的，为了验证拓扑连接本身的优化有效性，我们在优化过程中采样结构并将拓扑参数固定从头开始训练网络本身的参数。
本期主要内容如下： 残差学习 ResNet 构成 经典ResNet 小结 ResNet网络是由Kaiming He发展起来的，该网络赢得2015年ILSVRC的冠军，成功的把top-5的错误率降到了惊人的...由于skip connections的存在，信号能很容易的通过整个网络。深度残差网络可以看做是由一堆残差块组合而成的，每一个残差块是由一个小网络加上一个skip connection 组成。...红色的X表示接近初始状态的一些层，可以看出，在一般深度网络中，一旦出现一个层的接近初始状态的话，那么后面的层都将会处于初始状态，而在深度残差网络中，由于skip connections的存在，一些层接近初始状态并不会影响后面的层...注意到在每隔几个残差块，特征图的数量都会翻倍，同时特征图的宽高会减半（stride=2），那么问题来了，由于特征图的shape不同，我们就不能将残差块的输入直接加到残差块的输出上了（上图中红色虚箭头所示...无疑在ILSVRC中，残差网络目前是最强大的网络，但是，应该保持关注该比赛！2016年赢得该比赛冠军的是来自中国的Trimps-Soushen团队，他们把错误率降到了2.99%。
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