残差网络 Residual Network
时间: 2024-06-07 22:10:47 浏览: 16
残差网络(Residual Network,ResNet)是由微软研究院提出的深度神经网络结构,旨在解决深度神经网络中的梯度消失问题。它通过引入残差块(Residual Block)来实现这个目标。
传统的深度神经网络结构通常是由多个层组成的,每个层都将前一层的输出作为输入,并通过一些非线性变换得到新的输出。但是,当网络变得非常深时,网络的层数增加会导致梯度消失的问题,即在反向传播中,低层的梯度会变得非常小,难以训练。
ResNet的核心思想是引入残差块,即每个残差块包含两个分支,一个是跳过若干层的快捷连接(Shortcut Connection),另一个是通过一些非线性变换得到的输出。这样就能够避免梯度消失的问题,因为快捷连接可以直接将梯度传递到后面的层,保持了梯度的大小。
通过堆叠多个残差块,就可以得到非常深的网络,例如ResNet-50、ResNet-101等。这些网络在图像分类、目标检测、语义分割等任务上都取得了非常好的效果。
相关问题
残差网络(Residual Network,ResNet)公式
残差网络(Residual Network,ResNet)是一种深度神经网络架构,通过引入残差连接(residual connection)来解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。其公式可以表示为:
H(x) = F(x) + x
其中,H(x)表示网络的输出,F(x)表示网络的映射函数,x表示输入。通过将输入x直接与映射函数F(x)的输出相加,实现了跳跃连接(skip connection),使得网络可以学习到残差部分的变化。
具体来说,ResNet通过引入残差块(residual block)来构建网络。一个残差块由两个卷积层和一个跳跃连接组成。在每个残差块中,输入x首先经过一个卷积层得到特征图,然后再经过另一个卷积层得到残差部分的特征图。最后,将输入x与残差部分的特征图相加得到最终的输出。
这种残差连接的设计使得网络可以更容易地学习到恒等映射(identity mapping),即当F(x)为0时,H(x)等于x。这样可以避免了信息的丢失,并且使得网络可以更深更容易地训练。
Deep Residual Network
Deep Residual Network(深度残差网络)是一种深度神经网络架构,用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。它的核心是残差连接,可以解决深度神经网络中梯度消失和梯度爆炸的问题。
在传统的卷积神经网络中,每层网络学习到的特征都是基于上一层网络学习到的特征的基础上得到的,因此每层网络的输出都是前向传递的。但是,随着网络层数的增加,梯度会逐渐变小,导致训练变得困难,甚至无法收敛。
而在深度残差网络中,每个残差块的输入不仅会像传统的卷积神经网络那样被传递到下一层,还会通过一个跨层连接(shortcut connection)直接传递到后面的层。这样,即使网络变得很深,也可以保持梯度的稳定性,使得训练更加稳定和高效。
在Deep Residual Network中,每个残差块由两个卷积层和一个跨层连接组成。具体来说,输入$x$经过第一个卷积层和ReLU激活函数后得到的特征图为$F(x)$,然后再经过第二个卷积层得到的特征图为$G(F(x))$。最后,将输入$x$和$G(F(x))$相加得到残差块的输出$H(x)=F(x)+G(F(x))$,作为下一层网络的输入。
通过增加残差块的深度和数量,Deep Residual Network可以实现更高的准确率和更快的收敛速度,成为了当今最为流行的深度神经网络架构之一。
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