為什麼resnet不在一開始就使用residual block,而是使用乙個7 7的卷積?

時間 2021-05-06 14:28:38

1樓:

Enabling Deep Residual Networks for Weakly Supervised Object Detection

把7x7換成3個3

the large-kernel (7×7) convolutions

in the stem blockweaken the information of object boundaries, resulting in uncertainty around the object boundaries.

Specififically, we replace the

original stem block with three conservative 3 × 3 convolutions, with the fifirst

and third convolutions followed by 2×2 MaxPool layers

結果好,亂解釋?

2樓:ChronousZ

我的理解是用幾個卷積來對影象做乙個簡單的特徵整和,保證能學到一部分東西。而對於殘差塊最初被設計出來是為了在反向傳播時避免梯度消失現象,而這是由於殘差塊能保證即使學習不到東西也不至於讓學習到的東西丟失,如果有幾個卷積就是讓網路最少能學習到卷積層整和的基本特徵,而如果上來就是殘差塊就是保證最少學習到原始影象資訊,是不合理的設計。當然,殘差塊的作用不僅是保證學的東西不會丟失,而是會繼續學習到其他資訊,但這只是實驗論證的結果而已。

3樓:鯨落

小白乙個,說說自己理解,這東西就像地基,地基打的穩,樓房才能建的更好。先通過乙個大卷積提取廣泛特徵,後面的residual block可以在這個普適特徵上更細緻化的提取特徵。

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