深度学习论文笔记 [图像处理] Deep Residual Learning for Image Recognition

深度残差网络解决了深度学习中网络加深导致准确率下降的问题。通过优化残差,网络能更轻松地训练出高效模型。在ImageNet上,152层的残差网络取得了3.57%的错误率,优于浅层网络。

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概要

证明了残差网络更容易训练,而且网络更深的时候能够取得更高的准确率。在ImageNet数据集上我们使用152层的残差网络并取得了3.57%的错误率。

简介

深度网络一直存在梯度消散的问题,但最近这个问题已经被normalized initialization和batch normalization很大程度的解决了。另一个问题是网络效果变差,当网络深度增加的时候,准确率反而比层数低的网络要差,但它并不是因为Overfitting变差的,因为即使在训练集上,更深的网络的Train error比浅网络的Train error还要高。为什么会这样,论文没有很好的解释,只是说也许很难对更深的网络进行优化:如果对一个网络不断的加Layer,每一层新的Layer都是恒等变换,那么按理说新的网络最优的结果至少和旧的网络一样好甚至更好。但实验发现通过训练连达到旧网络的效果都很难
更深不一定更好
为了解决的这个问题,我们提出了深度残差网络,作者的观察是:与其让网络优化出我们想要的层与层间的参数(比如至少是恒等变换),不如我们直接让这些层去优化一个残差网络。优化一个残差网络要比优化原来的网络更容易。一个比较正式的描述是:假设H(x)是最优的参数,我们让网络是优化另一个参数F(X) = H(X) - X。这样,最坏情况下,假设是恒等变换,比起训练出恒等变换,训练出F(X)=0要简单得多。 这个方法的好处是它没有增加需要训练的参数个数,也

deep residual learning for image recognition是一种用于图像识别的深度残差学习方法。该方法通过引入残差块(residual block)来构建深度神经网络,以解决深度网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸等问题。 在传统的深度学习网络中,网络层数增加时,随之带来的问题是梯度消失和梯度爆炸。这意味着在网络中进行反向传播时,梯度会变得非常小或非常大,导致网络训练变得困难。deep residual learning则使用了残差连接(residual connection)来解决这一问题。 在残差块中,输入特征图被直接连接到输出特征图上,从而允许网络直接学习输入与输出之间的残差。这样一来,即使网络层数增加,也可以保持梯度相对稳定,加速网络训练的过程。另外,通过残差连接,网络也可以更好地捕获图像中的细节和不同尺度的特征。 使用deep residual learning方法进行图像识别时,我们可以通过在网络中堆叠多个残差块来增加网络的深度。这样,网络可以更好地提取图像中的特征,并在训练过程中学习到更复杂的表示。通过大规模图像数据训练,deep residual learning可以在很多图像识别任务中达到甚至超过人类表现的准确性。 总之,deep residual learning for image recognition是一种利用残差连接解决梯度消失和梯度爆炸问题的深度学习方法,通过增加网络深度并利用残差学习,在图像识别任务中获得了突破性的表现。
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