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残差块的权重矩阵是否已经设置为0，或者我们需要将残差块的权重矩阵训练为接近0？在什么情况下，我们通过残差块的权重矩阵进行反向传播？我们什么时候跳过反向传播来选择替代路由呢？
浏览 10提问于2020-01-20得票数 0
有没有什么我遗漏的关于ResNet的其他重要的东西，或者即使在使用RELU之后也会发生消失梯度问题？
浏览 0提问于2020-05-30得票数 2
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残差网络总是用卷积层构建的。我从未见过仅具有完全连接层的剩余网络。构建仅具有完全连接层的剩余网络是否可行？
浏览 8提问于2020-05-26得票数 6
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理解ResNet的单位块和卷积块
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我正在学习Andrew Ng coursera lectures的残差网络(ResNet50)。我理解ResNets工作的主要原因之一是他们可以学习身份功能，这就是为什么在网络中添加越来越多的层不会损害网络的性能。现在，正如讲座中所描述的，在ResNets中使用了两种类型的块: 1)身份块和卷积块。
当输入和输出尺寸没有变化时，使用Identit
浏览 1提问于2019-10-02得票数 6
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我当时正在阅读深度剩余网络文件，其中有一个我无法完全理解的概念：问题：
这是什么意思“希望两个重量层适合F(x)”？这里F(x)处理具有两个权重层的x(+ ReLu非线性函数)，所以所需的映射是H(x)=F(x)？残余物在哪里？
浏览 2提问于2017-04-08得票数 5
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我在一些关于神经网络的论文中遇到了同一性映射这个词，但我不确定它在这种背景下意味着什么。我猜这意味着把一种输入映射到一个输出？我在报纸“图像识别中的深度残差学习(2015)”和“深度剩余网络中的恒等映射(2016年)”中都看到了这一术语，这两篇文章都是他等人写的。
浏览 0提问于2016-09-25得票数 6
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卷积神经网络块表示法
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“图像识别的深度残差学习”的论文在图3中说明了它们的剩余网络如下：我不是神经网络专家，所以有人能解释一下“3x3conv，256，/2”上面的高亮符号是什么意思吗？第一部分是清晰的(具有3x3像素窗口的卷积神经网络)，但是"256“和"/2”是什么？
浏览 0提问于2020-03-27得票数 3
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我有一个回归GAM (一般加法模型)，我想了解它的认知不确定性(我的残差或预测的变化，作为我的输入函数)。我已经使用了贝叶斯方法将我的GAM转换成一个高斯过程，这样我就可以构造一个协方差矩阵，但是由于问题的高维性，这种方法是不可扩展的。我试图使用一种方法，使用当前模型作为黑匣子，只观察输入和残差，我发现的最接近的是分位数回归，但我想知道是否有深入学习方法从输入中学
浏览 0提问于2020-07-20得票数 2
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对于残差神经网络中的残差块，块末尾的加法是真正的元素相加还是级联？
例如，addition([1, 2], [3, 4])会生成[1, 2, 3, 4]还是[4, 6]？
浏览 5提问于2017-10-24得票数 6
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我有一些时间序列数据，并正在使用一些深度学习技术，以获得它的预测。现在，我想为它建立信心界限。📷
现在，我想使用类似的技术，这样我就可以在时间序列图上有信心界。
浏览 0提问于2019-04-28得票数 4
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理解nnet函数的输出
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我是神经网络的新手，所以，对于我天真的问题，很抱歉。我想了解一下nnet函数的输出。我正在使用这个函数来执行多类分类。特别是，我有一个包含216个主题、6个变量和一个表示类的列的数据集(类是三个)。nnet_trainData_SRT2$Y = class.ind(nnet_trainData_SRT2$Classe)
所以现在，我的数据帧是这样的1.945910 2.302585 2.484907
浏览 2提问于2017-12-18得票数 0
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任务模型从数据中可以看出，缩小差距，更难解决神经网络的问题(稀疏度固定在1e2)。对于小于1e-4的差距，它无法了解两者的区别。对于这样的数据
浏览 1提问于2022-05-12得票数 0
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我对dinic的算法在如何使用残差网络方面有一点误解 因此，据我所知，算法如下 1-在残差网络上运行bfs，并根据与源的距离为节点分配级别 2-如果从未到达汇聚节点，则终止算法 3-以严格递增的级别运行dfs迭代，以找到扩充路径，直到到达阻塞流，并对扩充路径的所有瓶颈值求和，以获得最大流量，并根据每条路径的瓶颈更新剩余网络 4-重复1 2 3 现在我的问题是，这个
浏览 14提问于2020-01-19得票数 0
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当我们谈论LSTM时，残差意味着什么？📷其中$s_0$是神经网络的初始状态。
问题：残差与通常的错误有何不同？为什么要用这样的术语呢？
浏览 0提问于2018-07-04得票数 1
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您能告诉我 glm $residuals和resid(glm)返回的是什么吗，其中glm是一个拟泊松对象。例如，如何使用glm$y和glm$linear.predictors创建它们。
浏览 2提问于2010-03-28得票数 13
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我需要找到图上的最小割线。我一直在读关于流网络的文章，但我所能找到的都是最大流算法，如Ford-Fulkerson，push-relabel等。给定最大流-最小割集定理，是否可以使用这些算法中的一种来使用最大流算法在图上找到最小割集？多么?
到目前为止，我找到的最好的信息是，如果我找到“饱和”边，即流量等于容量的边，这些边对应于最小切割。对我来说这听起来不是100%正确的。的确，最小割线上的所有边都
浏览 6提问于2010-12-19得票数 59
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我正在使用bfs来寻找增强的path.but它产生相同的路径每个time.but福特富尔克森算法要求，我们每次从源到宿选择不同的路径，所以有人能建议我如何修改bfs，使它在源和sink.graph之间每次被定向和加权时产生不同的路径
浏览 2提问于2012-07-05得票数 2
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