ResNet+Identity Mapping Initialization公式
时间: 2024-01-25 13:02:59 浏览: 36
ResNet+Identity Mapping Initialization公式如下:
假设网络中某一层的输入为x,输出为H(x),则该层的初始化方式为:
H(x) = f(x) + x
其中,f(x)为该层的非线性变换,可以是卷积、全连接等。
初始化方式为:
xavier初始化:W = np.random.randn(fan_in, fan_out) / np.sqrt(fan_in/2)
其中fan_in为输入神经元数量,fan_out为输出神经元数量。
如果使用ReLU激活函数,则可以使用He初始化:W = np.random.randn(fan_in, fan_out) / np.sqrt(fan_in)
对于ResNet的Identity Mapping初始化,可以使用如下方式:
W = np.random.randn(fan_in, fan_out) / np.sqrt(fan_in)
b = np.zeros((1, fan_out))
H(x) = f(x) + Wx + b
其中,W是该层的权重参数,b是该层的偏置参数。
相关问题
ResNet+Identity Mapping Initialization原理公式,算法伪代码
ResNet中的Identity Mapping Initialization是一种初始化方法,旨在解决深层网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。其原理是将每个残差块中的卷积层的权重初始化为单位矩阵,并将每个残差块中的批量归一化层的缩放参数初始化为0。
具体而言,ResNet中的Identity Mapping Initialization公式如下:
$$
W_i = \frac{1}{\sqrt{2n_i}}\begin{bmatrix}
1 & 0 & 0 \\
0 & 1 & 0 \\
0 & 0 & 1
\end{bmatrix}
$$
其中 $W_i$ 表示第 $i$ 层卷积层的权重,$n_i$ 表示第 $i$ 层卷积层的输入通道数。
算法伪代码如下:
```
for each residual block:
initialize convolutional layer weights as Wi = 1/sqrt(2ni) * I
initialize batch normalization scaling parameter as gamma = 0
```
其中,`I` 表示单位矩阵,`gamma` 表示批量归一化层的缩放参数。
resnet+fpn
回答: ResNet+FPN是一种结合了ResNet和特征金字塔网络(FPN)的模型。ResNet是一种深层网络结构,通过使用Bottleneck模块来构建网络。Bottleneck模块在输入和输出之间添加了一个卷积层,用于扩展输入的通道数。ResNet的不同阶段(conv2_x, conv3_x, conv4_x, conv5_x)具有不同的尺寸和语义信息。而FPN的目的是实现更好的特征融合,通过将底层到高层的特征图进行融合,充分利用各个阶段提取到的特征。FPN的构建过程是通过取出在主干特征提取网络中不同阶段的结果来构造特征金字塔结构。P2-P5是用于预测物体的边界框(bbox)、边界框回归(box regression)和掩码(mask)的,而P2-P6则用于训练RPN(Region Proposal Network),其中P6只用于RPN网络中。通过结合ResNet和FPN,ResNet+FPN模型能够更好地融合多尺度的特征,提高物体检测和分割的性能。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [ResNet+ FPN网络结构](https://blog.csdn.net/weixin_43937959/article/details/122489181)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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