深度CNN中的shortcut结构:从Highway到ResNet、DenseNet
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更新于2024-08-05
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"本文介绍了深度卷积神经网络CNN中shortcut的使用,从Highway Networks到ResNet再到DenseNet,展示了shortcut在解决深度网络梯度消失和训练难题中的重要作用。"
深度卷积神经网络(CNN)在计算机视觉领域的广泛应用始于2012年AlexNet在ImageNet竞赛中的成功。然而,随着网络深度的增加,模型训练的难度也随之上升,这主要是因为梯度消失问题。为了解决这一问题,研究人员引入了shortcut或shortpath,即层之间的直接连接,以优化网络的训练过程。
首先,Highway Networks是最早尝试引入shortcut概念的模型之一。在传统的CNN(plain networks)中,仅相邻的两层之间有连接。Highway Networks通过在层间添加一个带权重的shortcut,形成类似图2的结构,允许输入信号x通过一个称为"carry gate"(C)的权重直接传递到输出层y,同时还有一个"transform gate"(T)进行特征变换。这样,即使在网络深处,输入信号也能有效地传播,降低了梯度消失的影响。实验结果表明,Highway Networks在训练误差和深度网络性能上都优于plain networks。
接着,Residual Networks(ResNet)进一步发展了shortcut的概念。ResNet的核心思想是通过identity mapping(恒等映射),即shortcut直接将输入传递到输出,并加上网络的残差学习,使得网络可以更有效地学习深度层级的特征。ResNet的设计使得即使在网络非常深时,信息依然能够无障碍地流动,解决了训练深层网络的难题,极大地推动了深度学习的发展。
最后,DenseNet是另一个利用shortcut的创新模型。不同于ResNet的并行结构,DenseNet采用了密集连接(dense connectivity),每个层都会连接到所有后续层,形成一个“稠密块”。这种设计不仅保留了ResNet的梯度流,还增强了特征的重用,减少了参数数量,提高了计算效率。
shortcut的引入是深度学习领域的一个重大突破,它有效地解决了深度CNN中的梯度消失问题,促进了更深、更复杂的网络架构的训练和发展。从Highway Networks到ResNet再到DenseNet,这些模型的演变展示了shortcut在优化网络训练、提升模型性能方面的巨大潜力,为深度学习带来了革命性的进步。
2021-09-25 上传
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