Resnet（残差网络）

最新推荐文章于 2025-04-24 15:09:17 发布
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Resnet网络解决了深层神经网络中梯度消失和梯度爆炸的问题，通过引入残差块使得网络能有效学习并优化微小变化。其核心思想是设计网络为H(x)=F(x)+x，学习残差F(x)=H(x)-x，当F(x)=0时，网络输出为恒等函数，简化了学习过程。

Resnet（残差网络）

参考：

https://www.cnblogs.com/alanma/p/6877166.html

https://blog.youkuaiyun.com/lanran2/article/details/79057994

  1. 问题

    训练更加深层的网络能够提取更多的特征。理论上来说会取得更好的效果。

    但是不能简单的增加网络层数

    • 单单增加网络的深度会导致梯度消失以及梯度爆炸的问题
      • 可以通过正则化或者Batch Normalization来解决梯度消失或者梯度爆炸等问题
    • 仅仅依靠正则化或者Batch Normalization来增加网络深度还会带来退化问题
      • 网络在训练集上准确率下降，很难去通过深层网络拟合目标函数

  2. 核心思想

    在这里插入图片描述

    对于多层网络来说，拟合潜在的恒等函数

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深度学习——残差神经网络ResNet在分别在Keras和tensorflow框架下的应用案例
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一、残差神经网络——ResNet的综述 深度学习网络的深度对最后的分类和识别的效果有着很大的影响，所以正常想法就是能把网络设计的越深越好， 但是事实上却不是这样，常规的网络的堆叠（plain network）在网络很深的时候，效果却越来越差了。其中原因之一 即是网络越深，梯度消失的现象就越来越明显，网络的训练效果也不会很好。 但是现在浅层的网络（shallower network） 又
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残差的思想都是去掉相同的主体部分，从而突出微小的变化。从信息论的角度讲，由于DPI（数据处理不等式）的存在，在前向传输的过程中，随着层数的加深，Feature Map包含的图像信息会逐层减少，而ResNet的直接映射的加入，保证了 l+1 层的网络一定比 l 层包含更多的图像信息。原因：反向传播的时候的链式法则，越是浅层的网络，其梯度表达式可以展现出来连乘的形式，而这样如果都是小于1的，这样的话，浅层网络参数值的更新就会变得很慢，这就导致了深层网络的学习就等价于了只有后几层的浅层网络的学习了。
残差神经网络（ResNet）的认识
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这通过简单地将输入特征与输出特征相加来实现，这种跳跃连接允许网络学习残差部分，即输入与输出之间的差异，助于减轻网络退化问题，使得更深的网络能够更有效地进行训练和优化。原理是1*1卷积层在空间维度上不做任何的东西，主要是在通道维度上做改变，选择一个1*1卷积使得输出通道是输入通道的两倍，这样就能将残差连接的输入和输出对应起来。按我们的认识，都会不难理解增加网络的宽度和深度可以很好的提高网络的性能，深的网络一般都比浅的的网络效果好，因此在训练模型的时候，会想到加深网络模型的层数，但是这也随即带来。
残差网络（Residual Network, ResNet）中的残差连接公式解释
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假设某层的输入为xxx，该层的输出为FxFxyFxxyFxxxxx是输入。FxFx是通过该层的变换（通常是卷积、激活函数等）得到的输出。yyy是该层经过残差连接后的输出。残差连接是ResNet中引入的一种创新设计，旨在通过直接将输入添加到输出，帮助深度神经网络更好地学习，并有效地缓解梯度消失问题。通过这种设计，网络不仅能够更容易地学习到恒等映射，还能在训练过程中保持梯度的有效传递，从而提高深度神经网络的训练效果和性能。
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