딥 러닝의 딥 레지던트 네트워크와 관련하여 레거시 학습 블록은 정확히 무엇입니까?

나는 이미지 인식을위한 딥 레지던트 학습 (Deep Residual Learning)을 읽고 있었고, 잔차 블록이 계산적으로 수반하는 것을 100 % 확실하게 이해하는 데 어려움을 겪었습니다. 그들의 논문을 읽고 그들은 그림 2를 가지고 있습니다.

Residual Block이 무엇을 의미하는지 보여줍니다. 잔차 블록의 계산은 단순히 다음과 같습니다.

와이 = σ (여_{2} σ (여_{1} 엑스 + 비_{1}) + 비_{2} + 엑스)

$\mathbf{y} = \sigma( W_2 \sigma( W_1 \mathbf{x} + b_1 ) + b_2 + \mathbf{x} )$

아니면 다른 것입니까?

다른 말로하면 종이의 표기법과 일치하려고 시도하는 것입니다.

에프 (엑스) + 엑스 = [여_{2} σ (여_{1} 엑스 + 비_{1}) + 비_{2}] + 엑스

$\mathcal F(x) + x = \left[ W_2 \sigma( W_1 \mathbf{x} + b_1 ) + b_2 \right] + \mathbf{x}$

그게 사실입니까?

$\mathbf{y}$

σ (에프 (엑스) + 엑스) = σ ([여_{2} σ (여_{1} 엑스 + 비_{1}) + 비_{2}] + 엑스)

$\sigma( \mathcal F(x) + x ) = \sigma( \left[ W_2 \sigma( W_1 \mathbf{x} + b_1 ) + b_2 \right] + \mathbf{x} )$

$\sigma$

machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network residual-networks

— 찰리 파커
소스

이고, X는 X = 포지티브 relu (X)는

— 레이 Tayek

그렇습니다. caffe 모델 을 살펴보고 어떻게 구현되는지 확인할 수 있습니다 .

— 돈루
소스