深度残差网络的shortcut
时间: 2024-05-31 18:10:25 浏览: 51
深度残差网络(ResNet)的shortcut是指在每个残差块中添加的跨层连接。这些跨层连接可以使反向传播时梯度更好地流经网络,避免深层网络中的梯度弥散问题。
在一个基本的残差块中,输入x首先通过两个3x3的卷积层,然后将输出与输入相加。为了使输出和输入具有相同的形状,可以在输入x上使用1x1的卷积层进行降维或升维。这个过程中,如果输入和输出的形状不同,就需要使用shortcut来跨越两个卷积层之间的距离,将输入x加到卷积层的输出上。
这个shortcut可以通过两种方式实现。一种是使用恒等映射,即直接将输入x加到卷积层的输出上。另一种是使用投影映射,即使用一个1x1的卷积层将输入x降维或升维,再将其加到卷积层的输出上。在ResNet中,通常使用恒等映射,因为它可以保持输入和输出的形状不变,并且不会增加太多的计算成本。
相关问题
深度残差网络resnet
深度残差网络(ResNet)是由微软研究院提出的一种深度神经网络结构。传统的深度神经网络结构随着层数的增加,网络的训练难度和准确率都会遇到瓶颈,这是因为随着网络的加深,梯度消失和梯度爆炸问题会越来越严重,导致网络无法训练或训练效果不稳定。
ResNet采用了残差学习的思想,即在网络中添加“残差块”,使网络可以学习到残差(Residual)信息,从而避免了梯度消失和梯度爆炸问题。残差块的结构是通过跨层连接(shortcut connection)实现的,即将输入直接与输出相加,使网络可以在保证信息流畅的同时更深。
ResNet在ILSVRC2015比赛中,以3.57%的错误率夺得了ImageNet分类任务的冠军,并在其他任务上也取得了显著的效果,成为了深度学习领域的经典模型之一。
深度残差网络代码
以下是深度残差网络(ResNet)的代码示例,实现了一个18层的ResNet。
```python
import tensorflow as tf
def identity_block(X, f, filters):
F1, F2, F3 = filters
X_shortcut = X
X = tf.keras.layers.Conv2D(filters=F1, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='valid')(X)
X = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3)(X)
X = tf.keras.layers.Activation('relu')(X)
X = tf.keras.layers.Conv2D(filters=F2, kernel_size=(f, f), strides=(1, 1), padding='same')(X)
X = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3)(X)
X = tf.keras.layers.Activation('relu')(X)
X = tf.keras.layers.Conv2D(filters=F3, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='valid')(X)
X = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3)(X)
X = tf.keras.layers.Add()([X, X_shortcut])
X = tf.keras.layers.Activation('relu')(X)
return X
def conv_block(X, f, filters, s=2):
F1, F2, F3 = filters
X_shortcut = X
X = tf.keras.layers.Conv2D(filters=F1, kernel_size=(1, 1), strides=(s, s), padding='valid')(X)
X = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3)(X)
X = tf.keras.layers.Activation('relu')(X)
X = tf.keras.layers.Conv2D(filters=F2, kernel_size=(f, f), strides=(1, 1), padding='same')(X)
X = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3)(X)
X = tf.keras.layers.Activation('relu')(X)
X = tf.keras.layers.Conv2D(filters=F3, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='valid')(X)
X = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3)(X)
X_shortcut = tf.keras.layers.Conv2D(filters=F3, kernel_size=(1, 1), strides=(s, s), padding='valid')(X_shortcut)
X_shortcut = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3)(X_shortcut)
X = tf.keras.layers.Add()([X, X_shortcut])
X = tf.keras.layers.Activation('relu')(X)
return X
def ResNet18(input_shape=(64, 64, 3), classes=6):
X_input = tf.keras.layers.Input(input_shape)
X = tf.keras.layers.ZeroPadding2D((3, 3))(X_input)
X = tf.keras.layers.Conv2D(64, (7, 7), strides=(2, 2))(X)
X = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3)(X)
X = tf.keras.layers.Activation('relu')(X)
X = tf.keras.layers.MaxPooling2D((3, 3), strides=(2, 2))(X)
X = conv_block(X, f=3, filters=[64, 64, 256], s=1)
X = identity_block(X, 3, [64, 64, 256])
X = identity_block(X, 3, [64, 64, 256])
X = conv_block(X, f=3, filters=[128, 128, 512], s=2)
X = identity_block(X, 3, [128, 128, 512])
X = identity_block(X, 3, [128, 128, 512])
X = conv_block(X, f=3, filters=[256, 256, 1024], s=2)
X = identity_block(X, 3, [256, 256, 1024])
X = identity_block(X, 3, [256, 256, 1024])
X = identity_block(X, 3, [256, 256, 1024])
X = conv_block(X, f=3, filters=[512, 512, 2048], s=2)
X = identity_block(X, 3, [512, 512, 2048])
X = identity_block(X, 3, [512, 512, 2048])
X = tf.keras.layers.AveragePooling2D(pool_size=(2, 2))(X)
X = tf.keras.layers.Flatten()(X)
X = tf.keras.layers.Dense(classes, activation='softmax')(X)
model = tf.keras.models.Model(inputs=X_input, outputs=X, name='ResNet18')
return model
```
上面代码中,`identity_block` 和 `conv_block` 分别表示 ResNet 中的残差块和卷积块。`ResNet18` 函数则构建了一个18层的ResNet模型。
注意,在实际使用中需要根据具体的数据集和任务进行调整和优化。