resnet（残差网络）的F（x）究竟长什么样子？ 第1页
1
theone-80 网友的相关建议:
F是求和前网络映射，H是从输入到求和后的网络映射。
比如把5映射到5.1，
那么引入残差前是F'(5)=5.1，
引入残差后是H(5)=5.1, H(5)=F(5)+5, F(5)=0.1。
这里的F'和F都表示网络参数映射，引入残差后的映射对输出的变化更敏感。比如原来是从5.1到5.2，映射F'的输出增加了1/51=2%，而对于残差结构从5.1到5.2，映射F是从0.1到0.2，增加了100%。明显后者输出变化对权重的调整作用更大，所以效果更好。
残差的思想都是去掉相同的主体部分，从而突出微小的变化，看到残差网络我第一反应就是差分放大器...
mou-zi-ming 网友的相关建议:
平心而论，乐视的构架，视频网站加影业加电视业务是靠谱的，可以挣钱的，有竞争力的，乐视体育经过调整之后也是靠谱的。
后面什么的汽车，手机，自行车全是瞎折腾，赶紧卖。
现在缺一个靠谱的掌舵人，靠谱的人来了。
所以我保持谨慎乐观。
不过孙宏斌也是矫情，什么房地产才是大买卖，比乐视生意大多了。现在清算房地产商的风头一天比一天紧。什么王石，宋卫平，王健林，迟早完璧归赵。
说什么赵钱孙理的，不知道现在赵钱轮到马理吗？没有乐视这个互联网概念和想象力，以后融创怎么走怎么拿地？
孙宏斌离开科技圈太久了，所以我觉得这个局可能需要引入BAT或者国家队、运营商层面的资源。
1
相关话题
如何看待「机器学习不需要数学，很多算法封装好了，调个包就行」这种说法？如何看待百度无人车， 三千多个场景，一万多个if？
如何评价CUHK以及Yuanjun Xiong提出的Trajectory Convolution？
机器学习中使用正则化来防止过拟合是什么原理？
深度学习方面的科研工作中的实验代码有什么规范和写作技巧？如何妥善管理实验数据？
如何评价Hinton在加拿大多伦多大学关于用“capsule”作为下一代CNN的演讲？
为什么Bert中的CLS在未fine tune时作为sentence embedding性能非常糟糕？
AI（或者说神经网络/深度学习）能够实现科学（尤其是物理学）研究中提出假设这一步嘛？
如何评价Kaiming He团队的MoCo v3？
如果你是面试官，你怎么去判断一个面试者的深度学习水平？
前一个讨论
如何评价B站搬新家请了道士做法？
下一个讨论
如何看待「经济学不以预测为目的」的说法？
相关的话题
如何看待李沐老师提出的「用随机梯度下降来优化人生」？如果人工智能迎来下一个寒冬，你认为会是卡在什么问题上？
KL散度衡量的是两个概率分布的距离吗？
GAN（对抗生成网络）可以被用于哪些（商业或潜在商业）实际问题？
实验室一块GPU都没有怎么做深度学习？
DL/ML 模型如何部署到生产环境中？
mxnet的并行计算为什么这么牛，是什么原理？
为什么梯度下降能找到最小值？
如何看待 Google TPU？寒武纪芯片较之有哪些优势与不足？
深度学习方面还有什么Open Problem?
如何看待Geoffrey Hinton的言论，深度学习要另起炉灶，彻底抛弃反向传播？
LSTM如何来避免梯度弥散和梯度爆炸？
为什么dropout正则化经常在视觉方面使用而不是其他？
超越人类的人工智能 (AI) 是否能够实现？
经过足够长的时间， AlphaGo 的棋谱能收敛到一张上吗？
KL散度衡量的是两个概率分布的距离吗？
机器学习的解释模型存在嘛？
机器学习如何才能避免「只是调参数」？
TensorFlow的自动求导具体是在哪部分代码里实现的？
主动学习（Active Learning）近几年的研究有哪些进展，现在有哪些代表性成果？
为什么 Non-Convex Optimization 受到了越来越大的关注？
反馈控制理论在优化、机器学习等领域有哪些应用？
NLP文本匹配问题的本质是不是 对于要预测的句子，遍历候选句子 从训练数据集里寻找最相似的pair？
如何看待微软小冰写的诗？
如何看待Geoffrey Hinton的言论，深度学习要另起炉灶，彻底抛弃反向传播？
机器学习的解释模型存在嘛？
有多少个数学家叫 Kolmogorov ?
DeepMind 团队中有哪些厉害的人物和技术积累？
t-sne数据可视化算法的作用是啥？为了降维还是认识数据？
2021年深度学习哪些方向比较新颖，处于上升期或者朝阳阶段，没那么饱和，比较有研究潜力？