深度学习困境：残差网络解决深度 CNN 层次问题

在深度学习领域，【人工智能学习】【十五】残差网络章节中，主要探讨了深度神经网络（特别是卷积神经网络，CNN）遇到的一个关键挑战：随着网络深度增加，模型性能的提升不再线性，反而可能导致收敛速度变慢和准确率下降。传统的深层网络理论认为，更深的网络能够模拟任何浅层网络的映射，但这并不意味着无限制地堆叠层数总是有益的。 残差网络（Residual Network, ResNet）作为一种创新的解决方案，旨在解决深度网络中的“梯度消失”或“梯度爆炸”问题。核心思想在于通过引入“残差连接”（residual connection），使得网络能够更好地传递和保留原始输入信息，即使在网络深入过程中也不会丢失过多的特征细节。这种设计思路借鉴自长短期记忆（LSTM）中的门控机制，打破了网络结构的对称性，提升了网络的表征能力和信息流动效率。 残差块是ResNet的核心组件，它包含两个或更多的卷积层，通常情况下，每个残差块的输出等于其输入加上通过这些卷积层处理后的结果。例如，假设输入为\( x_i \)，经过残差块后变为\( x_{i+1} = f(x_i) + x_i \)，这里的\( f(x_i) \)是经过卷积操作后的特征映射，而加法操作确保了信息的直接传递，避免了深度网络中可能出现的信息衰减。 残差块的设计允许网络学习到的是输入与经过中间层处理后的差异，而不是完全独立的输出，这就是为什么称为“残差”的原因。通过这种设计，网络可以更容易地训练深层模型，因为它不需要从零开始学习复杂的映射，而是关注于如何改善输入信息。 在ResNet的实现中，使用`nn.Module`类定义了一个名为`Residual`的模块，可以自定义输入通道数、输出通道数、是否使用额外的1x1卷积层以及卷积层的步幅。这为用户提供了灵活性，可以根据具体任务调整网络结构。 总结来说，残差网络是深度学习中一个重要的里程碑，它通过引入残差连接解决了深度学习中的一个重要难题，提高了深度网络的性能和训练效率，是现代许多复杂视觉任务如图像分类、识别等领域中的标准架构之一。