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

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