residual group
时间: 2023-11-12 21:58:27 浏览: 65
Residual Group 是指在深度学习中,使用残差连接(Residual Connection)的一组卷积层。残差连接是指将输入直接加到输出中,从而使得网络可以更好地学习到残差信息,避免了梯度消失的问题,同时也加速了训练过程。
Residual Group 通常由多个卷积层和残差连接组成,可以有效地提高模型的性能和稳定性。在许多深度学习任务中,如图像分类、目标检测和语音识别等,Residual Group 都被广泛应用。
相关问题
As shown in Figure 1, the proposed network contains four strided convolutional layers and four strided deconvo- lutional layers. The Leaky Rectified Linear Unit (LReLU) with a negative slope of 0.2 is used after each convolutional and deconvolutional layer. The residual group [38] consists of three residual blocks, and 18 residual blocks are used in GRes. The filter size is set as 11×11 pixels in the first convo- lutional layer in the encoder module and 3 × 3 in all the other convolutional and deconvolutional layers. We jointly train the MSBDN and DFF module and use the Mean Squared Error (MSE) as the loss function to constrain the network output and ground truth. The entire training process con- tains 100 epochs optimized by the ADAM solver [28 ] with β1 = 0.9 and β2 = 0.999 with a batch size of 16. The initial learning rate is set as 10−4 with a decay rate of 0.75 after every 10 epochs. All the experiments are conducted on an NVIDIA 2080Ti GPU. The source code and trained models are availabe at https://github.com/BookerDeWitt/MSBDN- DFF 翻译
如图1所示,所提出的网络包含四个步幅卷积层和四个步幅反卷积层。在每个卷积和反卷积层之后使用LReLU(带有负斜率0.2的泄露整流线性单元)。残差组[38]包含三个残差块,GRes中使用18个残差块。在编码器模块的第一个卷积层中,滤波器大小设置为11×11像素,所有其他卷积和反卷积层的滤波器大小设置为3×3像素。我们联合训练MSBDN和DFF模块,并使用均方误差(MSE)作为损失函数,以约束网络输出和真实值之间的差距。整个训练过程包含100个时期,使用批大小为16的ADAM优化器[28 ]进行优化。初始学习率设置为10^-4,每10个时期衰减率为0.75。所有实验都在NVIDIA 2080Ti GPU上进行。源代码和训练模型可在https://github.com/BookerDeWitt/MSBDN-DFF上获得。
在ResNet的网络中为什么group=1
在ResNet网络中,当 "groups=1" 时,表示没有使用分组卷积(grouped convolution)。
分组卷积是一种卷积操作的变种,它将输入数据和卷积核分成多个组,并对每个组进行独立的卷积计算。最后,将各个组的输出合并起来得到最终的输出结果。
在ResNet中,由于主要使用了残差连接(residual connection)的思想,即通过跳跃连接将输入直接传递给输出,使得网络更容易训练和优化。因此,通常不使用分组卷积,而是采用全连接(fully-connected)的方式进行卷积操作。
这样做的好处是可以减少模型参数量,简化网络结构,并且可以更有效地学习到特征。因此,在ResNet中,通常将 "groups" 设为 1,表示没有使用分组卷积。