1 resnet的出发点是认为深度网络不应该比浅层网络性能差,所以为了防止网络退化,引入恒等映射,这样可以吧原始信息流入更深的层,抑制了信息的退化
2残差块有用是因为这一条之路的倒数是1,所以可以把深层的loss很好的保留传递给浅层,因为神经网络一个很大的问题就是梯度链式法则带来的梯度弥散
本文探讨了ResNet的创新理念,即通过引入恒等映射避免网络性能随深度增加而退化,确保信息在深层网络中有效传递。同时,解析了残差块如何利用梯度为1的特性,保持深层损失信息,解决梯度消失问题。
1 resnet的出发点是认为深度网络不应该比浅层网络性能差,所以为了防止网络退化,引入恒等映射,这样可以吧原始信息流入更深的层,抑制了信息的退化
2残差块有用是因为这一条之路的倒数是1,所以可以把深层的loss很好的保留传递给浅层,因为神经网络一个很大的问题就是梯度链式法则带来的梯度弥散
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