什么是残差神经网络(ResNet)

AI解读 3个月前 硕雀
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什么是残差神经网络ResNet

残差神经网络(ResNet)是一种深度学习架构,由Kaiming He等人在2015年提出。它的核心创新在于引入了“残差学习”和“直连边/短连接(Shortcut connection)”,以解决深度神经网络训练中的梯度消失梯度爆炸问题。

残差学习原理

残差网络通过在网络中引入残差块(residual block)来实现残差学习。每个残差块包含两个或多个卷积层,并通过一个跳跃连接(shortcut connection)将输入直接添加到输出上。这种设计使得网络可以学习输入和输出之间的残差,而不是直接学习输出。具体来说,残差块的输出可以表示为:
y=H(x,wh)+x
其中,H(x,wh) 是残差块的输出,x 是输入。

解决梯度消失问题

残差网络通过跳跃连接(shortcut connection)将输入直接传递到输出,使得梯度能够更容易地反向传播,从而缓解了梯度消失问题。这种设计使得网络可以训练非常深的层数,而不会导致性能下降。

网络结构

ResNet通常由多个残差块堆叠而成,每个残差块包含两个或多个卷积层,以及批量归一化(BN)和ReLU激活函数。随着网络深度的增加,残差块的数量和卷积层的数量也会增加。例如,ResNet-34包含34层(仅计算卷积层和全连接层),而ResNet-152则包含152层。

应用与优势

ResNet在图像分类目标检测语义分割计算机视觉任务中表现出色。它的主要优势在于能够训练非常深的网络,而不会遇到梯度消失问题,从而显著提高了各种计算机视觉任务的准确性。此外,ResNet的设计使得网络更容易学习恒等函数,从而加速了训练过程。

总结

残差神经网络(ResNet)通过引入残差学习和跳跃连接,解决了深度神经网络训练中的梯度消失问题,使得网络可以训练更深的层数,并在多个计算机视觉任务中取得了优异的性能。

来源:www.aiug.cn
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