机器学习笔记 - 深度学习中跳跃连接的直观解释

最新推荐文章于 2025-04-05 15:48:02 发布
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 机器学习 深度学习 跳跃连接 神经网络 梯度消失
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/133943697
本文深入探讨了深度学习中的跳跃连接，如何解决梯度消失问题。介绍了ResNet的加法跳过连接，DenseNet的串联跳过连接以及U-Nets中的长跳跃连接，强调它们在保持梯度流、特征重用和空间信息恢复中的作用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、概述

        如今人们利用深度学习做无数的应用。然而，为了理解在许多作品中看到的大量设计选择（例如跳过连接），了解一点反向传播机制至关重要。

        如果你在 2014 年尝试训练神经网络，你肯定会观察到所谓的梯度消失问题。简单来说：你在屏幕后面检查网络的训练过程，你看到的只是训练损失停止减少，但距离期望值仍然很远。

1、更新规则和梯度消失问题 

        没有动量的梯度下降的更新规则，假设 L 是损失函数，λ是学习率

，其中

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