深度残差网络运用的数学公式,用看得懂的数学公式
时间: 2024-05-23 22:14:03 浏览: 21
深度残差网络的表达式如下:
设输入为 x,输出为 H(x),则深度残差网络的表达式为:
H(x)=F(x)+x
其中 F(x)是一个非线性变换,通常是由多个卷积层、激活函数、归一化层(如BN层)等组成的复杂函数。
深度残差网络通过引入残差连接,使得网络可以更容易的学习到恒等映射,即 H(x)=x,从而避免了深度网络训练中出现的梯度消失或梯度爆炸等问题。
具体来说,深度残差网络可以表示为:
H(x)=F(x)+x
其中 F(x)表示一组非线性变换,可以表示为:
F(x)=W2σ(W1x+b1)+b2
其中 W1、W2、b1、b2 表示网络的参数,σ 表示激活函数(如 ReLU、LeakyReLU、ELU 等)。
相关问题
深度残差网络运用的数学公式
深度残差网络(ResNet)的主要数学公式是残差块中的式子,其形式如下:
$$\mathbf{y} = \mathcal{F}(\mathbf{x}, \mathbf{W}) + \mathbf{x}$$
其中,$\mathbf{x}$ 是输入,$\mathbf{W}$ 是网络参数,$\mathcal{F}$ 是残差块内部的函数,$\mathbf{y}$ 是输出。这个式子表示残差块的输出等于输入加上一个残差函数的输出,即通过一个跨越层的映射来构建网络。具体来说,$\mathcal{F}$ 可以是多个卷积、批归一化、激活函数等组成的复杂函数,但整个残差块的输出与输入之间的维度要一致,以便能够相加。
ResNet 的整个网络结构可以看作是由多个残差块组成的堆叠,每个残差块都包含多个卷积层和批归一化层。通过这种方式,ResNet 解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题,从而提高了模型的性能。
深度残差网络怎么改成深度残差收缩网络
深度残差网络(Deep Residual Network,ResNet)是由微软研究院提出的一种深度神经网络结构,其中包含了残差模块。而深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinking Network,DRSN)是在ResNet的基础上提出的一种新型神经网络结构。DRSN主要通过减少网络中的通道数来缩小网络结构。
具体来说,将深度残差网络改为深度残差收缩网络的步骤如下:
1. 在ResNet的基础上,将每个残差模块的输出通道数减少一半,即将残差模块中的卷积层的输出通道数减半。
2. 在网络的前面和后面加入适当的卷积层,以适应新的输入和输出通道数。
3. 将原来的残差模块中的跨层连接改为在通道数减半的残差模块中使用1x1卷积层进行降维。
4. 可以通过增加网络的深度和减小每个残差模块的输出通道数来进一步缩小网络结构。
需要注意的是,深度残差收缩网络相对于深度残差网络来说可能会降低模型的性能,因此需要根据具体应用场景来选择合适的网络结构。
相关推荐
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)