深度学习中ResBlock
时间: 2024-06-17 16:01:17 浏览: 20
Residual Block, 或者通常简称 ResBlock,是深度学习(Deep Learning)特别是卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)中的一个重要构建单元,由Kaiming He等人在2015年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》中提出,这项工作极大地推动了ImageNet图像分类任务的性能,并且对后来的许多深度网络架构产生了深远影响。
ResBlock的设计初衷是为了解决深度神经网络训练时可能出现的梯度消失或梯度爆炸问题,使得模型能够更容易地学习到深层次的特征表示。它的核心思想是通过添加一个跳过连接(skip connection),直接将输入数据与经过一系列卷积和非线性变换后的数据相加,这样即使深层网络,信息也可以直接从输入层传递到输出层,减少了网络深度对训练效果的影响。
ResBlock的典型结构包括三个部分:
1. **主体模块**(Residual Module):通常包含一个或多个卷积层、批归一化层(Batch Normalization)以及激活函数(如ReLU)。
2. **跳跃连接**(Identity Mapping):直接将输入数据与主体模块的输出进行相加,这样即使主体模块中的计算复杂,也不会完全改变原始输入的特征。
3. **残差学习**(Residual Learning):通过这种设计,网络可以专注于学习残差(residual function),即输入和期望输出之间的差距,而不是学习完整的映射。
ResBlock的常见变种有ResNet-18、ResNet-50、ResNet-101等,它们在不同规模的网络中广泛应用,比如在图像分类、目标检测、图像分割等领域都有优秀的表现。