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ResNet解決了什么問題?結(jié)構(gòu)有何特點(diǎn)?

更新時間:2023-06-30 來源:黑馬程序員 瀏覽量:

IT培訓(xùn)班

  ResNet(Residual Neural Network)是一種深度殘差網(wǎng)絡(luò),被提出來解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中的梯度消失和梯度爆炸問題。在訓(xùn)練深層網(wǎng)絡(luò)時,隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加,梯度往往會逐漸變小,導(dǎo)致難以進(jìn)行有效的反向傳播,使得網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練變得困難。ResNet通過引入殘差連接(residual connection)來解決這個問題,使得網(wǎng)絡(luò)更容易訓(xùn)練,能夠有效地訓(xùn)練非常深的網(wǎng)絡(luò)。

  ResNet的主要特點(diǎn)如下:

  1.殘差連接

  ResNet引入了殘差連接,將輸入的特征直接與輸出的特征相加,形成殘差塊。這種連接方式允許信息直接通過跳躍連接(skip connection)繞過網(wǎng)絡(luò)中的某些層,從而避免了梯度在傳播過程中的衰減。通過殘差連接,網(wǎng)絡(luò)能夠更輕松地學(xué)習(xí)殘差部分,從而提高了網(wǎng)絡(luò)的性能和訓(xùn)練效果。

  2.深度網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

  ResNet可以非常深,甚至超過百層的網(wǎng)絡(luò),而且仍然能夠有效訓(xùn)練。這是因為殘差連接的引入有效地解決了梯度消失和梯度爆炸問題。較深的網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到更多復(fù)雜的特征表示,從而提高了網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力和性能。

  3.殘差塊結(jié)構(gòu)

  ResNet中的基本構(gòu)建單元是殘差塊(residual block),它由多個卷積層和批歸一化層組成。每個殘差塊內(nèi)部有兩個卷積層,用于提取特征,同時在卷積層之間保持了原始輸入特征的維度不變。這樣可以確保網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行特征學(xué)習(xí)的同時,保留了更多原始信息,使得網(wǎng)絡(luò)更加穩(wěn)定和易于訓(xùn)練。

  4.全局平均池化

  ResNet在網(wǎng)絡(luò)的末尾通常使用全局平均池化層來代替全連接層。全局平均池化將最后一層特征圖的每個通道的空間維度進(jìn)行平均,得到一個固定長度的特征向量,作為最終的分類器輸入。這種池化操作減少了參數(shù)數(shù)量,降低了過擬合的風(fēng)險,并且能夠保留更多的空間信息。

  通過這些設(shè)計,ResNet在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了很大的成功。它的創(chuàng)新之處在于引入了殘差連接,解決了深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的梯度問題,使得網(wǎng)絡(luò)可以更深、更易訓(xùn)練,并且在各種計算機(jī)視覺任務(wù)中取得了非常優(yōu)秀的性能。

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