极深网络（ResNet/DenseNet）: Skip Connection为何有效及其它

最新推荐文章于 2025-07-14 14:04:38 发布
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#深度学习 #人工智能 #ResNet

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Residual Network通过引入Skip Connection到CNN网络结构中，使得网络深度达到了千层的规模，并且其对于CNN的性能有明显的提升，但是为何这个新结构会发生作用？这个问题其实是个挺重要的问题。本PPT归纳了极深网络相关的工作，包括ResNet为何有效以及目前的一些可能下的结论。

PPT大纲：
• Residual NetWork 及 Skip Connection
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深度学习：skip connect（残差连接）
南淮北安的博客
10-24 9629
文章目录一、为什么引入 skip connect ?二、所谓的 skip connect三、skip connect 的作用四、总结 一、为什么引入 skip connect ? 当梯度传播到中间层的神经元 f 时，如上图所示，来自上一层的梯度dL/dz从右边 z 进入，传到中间的神经元。 此神经元在左边有两个输入，分别是 x 和 y，为了计算 L 对于 x 和 y 的梯度dL/dx和dL/dy...
残差网络ResNet原理及为何有效避免梯度消失
weixin_45169380的博客
01-30 6557
ResNet
深度学习之ResNet为什么有效
Fantastic
02-21 3568
文章目录前言ResNet为什么有效ResNet结构参考 前言 残差网络（ResNet）是深度学习的一个重要的概念，在许多关于深度学习的任务中都能够找到它的身影。在这篇文章当中，结合一些文献对ResNet进行分析，介绍其思想以及有效性的一些可能解释。在开始之前，先引出以下两个问题： 卷积神经网络的深度为什么重要？ 因为卷积神经网络的层数越多，意味着能够提取不同级别的特征越丰富。越深的网络提取的特征越抽象，越具有语义信息。 增加网络深度是否可以提升性能？ 对于原来的神经网络，如果简单地增加网络深度，会导致梯度
一文读懂现代卷积神经网络—稠密连接网络（DenseNet）
最新发布
wh1236666的博客
07-14 936
稠密连接网络（Dense Convolutional Network，简称 DenseNet）是 2017 年由 Huang 等人提出的一种深层卷积神经网络，其核心创新是“稠密连接（Dense Connection）”：网络中的每个层都会与前面所有层直接连接，即第l层的输入是前l-1层的输出的拼接（而非简单相加）。核心结构稠密块（Dense Block）：由多个卷积层组成，层间通过稠密连接融合特征。设第i层的输出为，则第l层的输入为前所有层输出的拼接：其中表示通道维度上的拼接，
densenet论文_为什么ResNet和DenseNet可以这么深？一文详解残差块为何有助于解决梯度弥散问题。...
weixin_39636850的博客
11-23 198
传统的“提拉米苏”式卷积神经网络模型，都以层叠卷积层的方式提高网络深度，从而提高识别精度。但层叠过多的卷积层会出现一个问题，就是梯度弥散(Vanishing)，backprop无法把有效地把梯度更新到前面的网络层，导致前面的层参数无法更新。而BatchNormalization（BN）、ResNet的skip connection就是为了解决这个问题，BN通过规范化输入数据改变数据分布，在前传过程...
ResNet 为什么能解决网络退化问题？通过图片分类案例进行验证
m0_53157173的博客
02-17 1345
ResNet 为什么能解决网络退化问题？通过图片分类案例进行验证
2D网络模型总结3：Resnet和DenseNet
weixin_42974513的博客
12-16 1347
ResNet 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013181595/article/details/80990930 ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军，在top5上的错误率为3.57%，同时参数量比...
深度学习：经典网络模型lenet,alexnet,vggnet,googlenet,Resnet,densenet可解释性
weixin_41108334的博客
11-07 1万+
在CNN网络结构的进化过程中，出现过许多优秀的CNN网络，如：LeNet，AlexNet，VGG-Net，GoogLeNet，ResNet,DesNet. 提出年份 主要方向：网络加深，增强卷积模块 1、LeNet： LeNet诞生于1998年，网络结构比较完整，包括卷积层、pooling层、全连接层。被认为是CNN的鼻祖。 输入32*32*1 卷积层3个：卷积的主要目的是...
【ResNet50的诞生】残差网络（ResNet）的提出：解决深度网络训练难题
[【ResNet50的诞生】残差网络（ResNet）的提出：解决深度网络训练难题](https://velog.velcdn.com/images/crosstar1228/post/9db15a1d-6569-4172-8bef-321852753008/image.png) # 1. 深度学习与卷积神经网络的基础 ...
CBAM_keras_model_keras_densenet_残差网络_inceptionnet_注意力机制
09-11
标题中的“CBAM_keras_model_keras_densenet_残差网络_inceptionnet_注意力机制”揭示了这个压缩包文件包含的内容是关于深度学习模型的实现，具体涉及到Keras库、DenseNet、残差网络（ResNet）以及InceptionNet，...
ResNet的skip connection 残差网络的学习
Ftwhale的博客
05-26 3833
今天我们介绍一下残差网络，学习完前面的知识我们会知道网络的深度对于模型的性能是至关重要的，所以理论上而言模型更深可以取得更好的结果。但是事实真的是这样的吗？实现发现深度网络会出现退化的问题：网络深度增加时，网络准确度出现饱和，甚至会出现下降。这不是过拟合问题，而是由于深层网络中存在梯度消失和梯度爆炸的问题，这使得深度学习模型很难训练， ResNet的skip connection就是为了解决梯度消失这个问题，skip connection则能在后传过程中更好地把梯度传到更浅的层次中。梯度消失问题：在反向传播
DenseNet阅读总结PPT
01-02
本人阅读CVPR2017最佳论文《Densely Connected Convolutional Networks 》后的总结PPT
深度学习：resnet网络
AIBAIKE的博客
02-11 682
从一个初学者,我换一个角度说说我的理解, 我认为resnet能有好的表现主要还是因为事物本身的特征就是不同层次的.比如, 区分男女相对比较容易,不需要复杂的计算或者模型(在深度网络中就是网络不需要那么深),但是要区分出范冰冰和张馨予就需要更多的计算了(模型更复杂,网络更深). 我们把网络看成一个映射或者函数,在没有'捷径'(shortcut)的网络里,无论简单还是复杂的特征都得用一个很复杂很深的网...
残差网络为什么有效
weixin_44378835的博客
07-13 1159
残差网络（Residual Network，ResNet）由许多残差单元堆叠而成。 残差单元通过为非线性的网络层添加跳跃连接（shortcut/skip connection）的方式来提高信息的传播效率。 它将期望的映射函数H(x)\mathcal{H}(\mathbf{x})H(x)分解为残差函数F(x):=H(x)−x\mathcal{F}(x):=\mathcal{H}(\mathbf{x}) -\mathbf{x}F(x):=H(x)−x和恒等(identity)函数x:=x\mathbf{x}:=
2.4 残差网络为什么有用？
Claroja
02-12 898
为什么会有ResNet？ Why ResNet？
datayx的文章
06-06 1212
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx一、引言：Resnet到底在解决一个什么问题呢？神经网络叠的越深，则学习出的效果就一...
深度学习之卷积神经网络（13）DenseNet
weixin_43360025的博客
10-03 746
深度学习之卷积神经网络（13）DenseNet  Skip Connection的思想在ResNet上面获得了巨大的成功，研究人员开始尝试不同的Skip Connection方案，其中比较流行的就是DenseNet[1]。DenseNet将前面所有层的特征图信息通过Skip Connection与当前层输出进行聚合，与ResNet的对应位置相加方式不同，DenseNet采用在通道轴ccc维度进行拼接操作，聚合特征信息。 [1] G. Huang, Z. Liu 和 K. Q. Weinberger, “De
【深度学习 | ResNet核心思想】残差连接 & 跳跃连接：让信息自由流动的神奇之道
计算机魔术师的blog
08-23 2万+
在神经网络中，残差连接和跳跃连接是两个重要的概念，它们被广泛应用于解决梯度消失、信息丢失等问题，提升了深度神经网络的性能。残差连接通过引入捷径连接和残差学习机制，使得网络能够更轻松地训练，并在计算机视觉任务中取得显著成果。 跳跃连接允许信息更自由地流动，并保留了输入数据中的细节和语义信息。它的设计使得信息更容易传播到后面的层次，避免了信息丢失。通过求和操作或拼接操作，跳跃连接将输入数据直接添加到网络某一层输出之上，从而保留了原始输入的重要特征。 以图像分类任务为例，我们可以通过在卷积神经网络中引入跳跃连
U-Net中的skip connection
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08-29 2万+
高层（encoder）：细节信息 底层（decoder）：随着卷积越来越多，感受野逐渐变大，但是保留的细节的信息会越来越少 U-Net是一种典型的编码-解码结构，编码器部分利用池化层进行逐级下采样，解码器部分利用反卷积进行逐级上采样，原始输入图像中的空间信息与图像中的边缘信息会被逐渐恢复，由此，低分辨率的特征图最终会被映射为像素级的分割结果图。而为了进一步弥补编码阶段下采样丢失的信息，在网络的编码器与解码器之间，U-Net算法利用Concat拼接层来融合两个过程中对应位置上的特征图，使得解码器在..
Resnet/Densenet/Inception
02-11
### ResNet、DenseNet 和 Inception 模型对比 #### 架构特点 ResNet引入了残差块的概念，解决了深层网络中的梯度消失问题。通过跳跃连接（skip connections），允许信息绕过某些层直接传递给后续层[^5]。 DenseNet进一步发展了这一理念，采用密集连接的方式，即每一层与其后的所有层都存在直接连接关系。这种设计不仅促进了特征重用还缓解了退化问题的发生[^1]。 Inception系列模型则专注于构建更加高效的架构来替代单纯的堆叠更多层数的做法。该家族成员利用多尺度卷积核以及维度缩减技术，在维持甚至提升精度的前提下大幅降低了计算复杂性和资源消耗[^2]。 #### 参数效率与性能表现 由于采用了独特的跨层链接机制，ResNet能够在不显著增加额外参数的情况下支持极深的网络结构，从而实现了更好的泛化能力和更高的准确性[^3]。 相比之下，尽管DenseNet拥有更多的连接路径，但由于每层只增加了少量通道数作为输出，整体上仍然保持着较低数量级的权重矩阵规模。这有助于减轻过拟合风险并加速收敛过程。 对于Inception而言，借助于创新性的模块组合形式——特别是早期版本里的Factorization into smaller convolutions策略——成功地压缩了所需存储空间占用量而不牺牲识别效果[^4]。 #### 应用场景适应性 当面对硬件条件受限的任务环境时，比如移动设备端部署或是实时处理需求较高的场合下，轻量化且高效能的Inception变体往往成为首选方案之一。 而在追求极致精确度的应用领域内，则可以考虑使用具有更深拓扑特性的ResNet或DenseNet，因为它们能够更好地捕捉数据集内部复杂的模式分布规律。 ```python import torch.nn as nn class BasicBlock(nn.Module): # Example of a basic block used in ResNet expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super(BasicBlock, self).__init__() ... def dense_block(num_layers, growth_rate, bn_size, drop_rate): layers = [] for i in range(num_layers): layer = _DenseLayer(growth_rate=growth_rate, bn_size=bn_size, drop_rate=drop_rate) layers.append(layer) return nn.Sequential(*layers) class InceptionA(nn.Module): # Simplified version of an inception module def __init__(self, input_channels, pool_features): super(InceptionA, self).__init__() ... ```
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