第87章 希望斯坦福自觉一点(第1/6 页)
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“因此,我认为更深的网络没有取得更好的结果是一个优化问题,而不是一个模型设计问题,又或者是模型能力问题。模型本身是有更大的潜力的,只是优化的方式需要改变。”
“而这就是深度残差的意义所在。”
“对于我们需要学习的任意一个映射h(x),我期待网络去学习一个f(x)+ x = h(x)中的f(x),而不是直接学习h(x)本身。”
“这个操作可以简单的通过增加一个加法实现,而距离h(x)差值为x本身的f(x),我们称之为关于恒等的残差映射。”
“如果这个恒等是理想的,那我们很容易将权重设置为很小的值。残差的形式很好地解决了一直以来都比较麻烦的梯度问题,可以看到,它使得上百层的网络可以持续地取得更好的性能。”
“在本次竞赛的识别分类上取得的成绩,只是残差思想最基础的体现,实际上,它是更好的特征提取器,可以更好地提取图像的特征以应用到各种图像任务中去。”
“不仅是本次竞赛的检测赛道,前两天白度的技术发布会上,想必大家也看到了明显的性能提升。”
说到这里,孟繁岐顿了一下,因为台下已经控制不住地开始议论纷纷。
虽然白度宣布了实时检测办法主要由孟繁岐这个特约研究员贡献,但对于具体的算法细节守口如瓶,什么也没有提。