ResNet的基本残
时间: 2024-06-15 17:01:45 浏览: 9
Residual Network (ResNet) 是一种深度卷积神经网络,其核心设计在于引入了残差块(Residual Block)来解决深度网络训练过程中的梯度消失和过拟合问题。基本的残差块包含以下几个关键点[^4]:
1. **Identity Mapping**: 残差块的核心思想是通过添加输入到输出,即使用 identity mapping(恒等映射),使网络能够学习到直接从输入到输出的路径,即使在深层网络中也能保持信息流。这样有助于梯度在反向传播时更容易流动[^4]。
2. **Skip Connection**: 通常是一个简单的连接,将输入直接添加到经过一系列卷积层后的输出上。这种设计允许网络学习到跳过某些层直接传递信息,简化了优化问题[^4]。
3. **Residual Function**: 形式化地表达为 \( F(x) + x \),其中 \( F(x) \) 是经过一系列卷积层处理后的输出,\( x \) 是输入。这样网络可以学习到 \( F(x) \) 的变化,而不是直接从 \( x \) 到 \( F(x) \) 的映射[^4]。
下面是一个简单的残差块示例[^4]:
```python
def residual_block(input_tensor, num_filters):
shortcut = input_tensor
x = Conv2D(num_filters, kernel_size=3, padding='same')(input_tensor)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
x = Conv2D(num_filters, kernel_size=3, padding='same')(x)
x = BatchNormalization()(x)
# 加上skip connection
output = Add()([x, shortcut])
return Activation('relu')(output)
```
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