ResNet和ResNeXt分类结构

本文探讨了神经网络的深度对性能的影响,解释了ResNet为解决深度网络退化问题提出的恒等映射概念,并详细介绍了ResNet的网络结构和训练参数设置。接着,文章介绍了ResNeXt的算法思想,它通过引入基数来改进ResNet,形成分支结构,减少手动调整的超参数,同时在保持参数数量不变的情况下提高性能。

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1.神经网络是否越深越好?

        随着神经网络层数的增多,则对输入图像提取的特征将会更加抽象,这是因为后层神经元的输入是前层神经元的累加和,而特征的抽象程度越高,更有利于后期的分类任务或回归任务。

2.是否可以无限增加神经网络层数?

       神经网络层数增加会导致梯度消失或梯度爆炸问题,以往的解决方法是输入标准化和批标准化。但当层数继续增加到一定程度时,训练集和测试机准确率都会下降,这并不是过拟合的原因,因为过拟合会使得训练集准确率上升。在ResNet论文中,称之为模型退化,

3.ResNet算法思想

        深层网络 = 浅层网咯 + 恒等映射(H(x)=x)

       x是前层输入,H(x)是最终的映射。而网络可学习另一种映射,即,这是因为令网络学习F

### ResNetResNeXt的比较及其在深度学习中的应用 #### 背景介绍 残差网络(Residual Networks, ResNet)是一种通过引入跳跃连接来解决深层神经网络梯度消失问题的方法[^1]。它允许信息绕过某些层传递,从而使得训练更深的网络成为可能。而ResNeXt则是在ResNet的基础上进一步改进的一种架构设计。 #### 结构上的主要区别 ResNet的核心思想在于其提出的“恒等映射”机制,即让每一层输入不仅经过一系列变换后再输出到下一层,同时也直接加回到该系列变换后的结果之上形成最终输出。这种结构可以表示为 \( F(x) + x \),其中\( F(x) \)代表的是标准前向传播路径所执行的操作序列[^2]。 相比之下,ResNeXt提出了所谓的“聚合转换”(aggregated transformations)概念,在每一个residual block内部增加了一个新的维度——cardinality(基数),这指的是并行分支的数量。具体来说,每个block不再仅由单一类型的卷积组成,而是分成多个小组(grouped convolutions),每组独立处理一部分通道数的数据流之后再合并起来作为整个block的输出[^3]。 #### 使用场景分析 当面对需要更高精度的任务时,通常会选择使用更复杂的模型如ResNeXt而不是简单的加深宽度扩展版本的标准ResNet。这是因为虽然增大单个filter size或者stack更多layers能够提升表现力,但是这样做往往伴随着参数数量急剧上升以及潜在优化困难等问题;而采用group convolution方式构建出来的ResNeXts可以在保持较低计算成本的同时获得更好的泛化性能[^4]。 另外值得注意的一点是GPU资源的重要性。由于现代深度学习框架普遍支持CUDA加速运算,并且大部分预训练权重也是基于NVIDIA硬件平台发布出来供下载使用的因此如果计划实施涉及大规模图像分类或者其他计算机视觉相关项目的话,则强烈建议配备适当规格级别的图形处理器来进行高效实验迭代过程[^5]。 ```python import torch.nn as nn class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None, groups=1, base_width=64): super(BasicBlock, self).__init__() norm_layer = nn.BatchNorm2d if groups != 1 or base_width != 64: raise ValueError('BasicBlock only supports groups=1 and base_width=64') self.conv1 = conv3x3(inplanes, planes, stride) self.bn1 = norm_layer(planes) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2 = conv3x3(planes, planes) self.bn2 = norm_layer(planes) self.downsample = downsample self.stride = stride def forward(self, x): identity = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) if self.downsample is not None: identity = self.downsample(x) out += identity out = self.relu(out) return out def _make_layer(block, planes, blocks, stride=1, dilate=False, groups=1, width_per_group=64): ... # Example instantiation of a basic residual block without cardinality adjustment. basic_block_instance = BasicBlock(64, 64) ```
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