2.4 残差网络为什么有用？

最新推荐文章于 2025-06-30 10:34:35 发布
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分类专栏： 人工神经网络 文章标签： 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/claroja/article/details/86065008
博客围绕神经网络展开，但具体内容缺失。神经网络是信息技术领域重要概念，在有监督学习等方面应用广泛。

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2.4时序卷积网络TCN：因果膨胀卷积、残差连接和跳过连接
炫云云
06-22 4367
文章目录问题描述因果卷积(causal Convolutions)膨胀因果卷积( dilated convolution)门控激活残差连接和跳过连接条件生成TCN总结 对于序列问题(Sequence Modeling)的处理方法，通常采用RNN或者LSTM，例如处理一段视频/音频，往往会沿着时间方向（时序）进行操作。通常CNN网络都被认为适合处理图像数据而不适合处理sequence modeling问题,这主要由于其卷积核大小的限制，不能很好的抓取长时的依赖信息。而今年来，由于RNN及LSTM这类模型的瓶颈
吴恩达深度学习笔记：卷积神经网络（Foundations of Convolutional Neural Networks）2.3-2.4
weixin_43597208的博客
09-23 1188
它解释了其中的原因，至少可以说明，如何构建更深层次的 ResNets 网络的同时还不降低它们在训练集上的效率。[𝑙]的信息直接到达神经网络的深层，不再沿着主路径传递，这就意味着最后这个等式(𝑎[𝑙+2] = 𝑔(𝑧[𝑙+2]))去掉了，取而代之的是另一个 ReLU 非线性函数，仍然对𝑧[𝑙+2]进行 𝑔函数处理，但这次要加上𝑎[𝑙]，即：𝑎[𝑙+2] = 𝑔(𝑧[𝑙+2] + 𝑎[𝑙])，也就是加上的这个𝑎[𝑙]产生了一个残差块。
为什么残差连接的网络结构更容易学习
木东的博客
11-03 2397
作者：言有三 链接：https://www.zhihu.com/question/306135761/answer/683325207 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 关于残差网络为什么有效，研究众多，这里我们就集中讲述几个主流的思路。 1、简化了学习过程，增强了梯度传播 相比于学习原始的信号，残差网络学习的是信号的差值，这在许多的研究中被验证是更加有效的，它简化了学习的过程。 根据我们前面的内容可知，在一定程度上，网络越深表达能力越强，性能越好.
残差网络为什么有用？
qq_27403925的博客
11-15 5768
一般来说，神经网络的深度不应该太深，否则会出现梯度消失和梯度爆炸的情况。loss值在减小到一定程度后，随着训练的增加甚至会反弹。 而残差网络的深度可以很深，很容易学得恒等函数，让loss很难反弹。 一个网络深度越深，它在训练集上训练的效率就会有所减弱，这也是有时候我们不希望加深网络的原因。而事实并非如此，至少在训练 ResNets网络时，并非完全如此，举个例子： 设有一个大型神经网...
残差网络 (Residual Network, ResNet)
最新发布
一位热衷于机器学习的博主，致力于将复杂的AI算法化繁为简。分享代码实战与前沿洞见，与你一同探索人工智能的奇妙世界。
06-30 933
核心贡献：ResNet通过引入“捷径连接”和“残差学习”的概念，优雅地解决了深度网络的退化问题。关键机制的结构使得网络学习恒等映射变得极其容易（只需让F(x)趋近于0），从而保证了增加网络深度不会带来性能下降。巨大影响ResNet 赢得了 ILSVRC 2015 图像分类、检测、定位等多项竞赛的冠军。它使得训练上百层甚至上千层的神经网络成为现实，极大地推动了深度学习的发展。
2-3 残差网络为什么有用？
diyudong4681的博客
11-06 331
残差网络为什么有用？（ Why ResNets work?） 一个网络深度越深，它在训练集上训练的效率就会有所减弱，这也是有时候我们不希望加深网络的原因。而事实并非如此，至少在训练 ResNets网络时，并非完全如此，举个例子： 设有一个大型神经网络，其输入为X，输出激活值${a^{[l]}}$ 。假如你想增加这个神经网络的深度，那么用 Big NN 表示，输出为${a^{[l]...
残差网络为什么有效
weixin_44378835的博客
07-13 1164
残差网络（Residual Network，ResNet）由许多残差单元堆叠而成。 残差单元通过为非线性的网络层添加跳跃连接（shortcut/skip connection）的方式来提高信息的传播效率。 它将期望的映射函数H(x)\mathcal{H}(\mathbf{x})H(x)分解为残差函数F(x):=H(x)−x\mathcal{F}(x):=\mathcal{H}(\mathbf{x}) -\mathbf{x}F(x):=H(x)−x和恒等(identity)函数x:=x\mathbf{x}:=
残差网络为什么有用？Why ResNets work?
csdn_xmj的博客
05-10 2070
来源：Coursera吴恩达深度学习课程 在残差网络(ResNets)的残差块（Residual block）这篇文章中介绍了什么是残差块，对ResNet已经有了一个大致的了解，那么为什么ResNets能有如此好的表现？这篇文章将解释其中的原因，至少可以说明，如何构建更深层次的ResNets网络的同时还不降低它们在训练集上的效率。 通常来讲，网络在训练集上表现好，才能在Hold-Out交叉验证集或dev集和测试集上有好的表现，所以至少在训练集上训练好ResNets是第一步。下面看一个例子。 有一个
残差网络（ResNet）案例分析
03-22
**残差网络（ResNet）案例分析** 残差网络（Residual Network）是深度学习领域的一个里程碑式创新，由微软研究院的研究人员在2015年提出。它解决了深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）在训练过程中可能出现...
shapenet网络_GRNet: 用于稠密点云补全的网格化残差网络
weixin_35826166的博客
12-29 705
今天开开心心说事将分享来自哈尔滨工业大学的在读博士谢浩哲等人在ECCV的工作。为了解决多层感知机无法很好地获得点云的几何结构和上下文信息的问题，他们提出了Gridding Residual Network(GRNet)，将无序的点云规则化至3D Grid，并且在ShapeNet、Completion3D和KITTI上的实验结果超越了state-of-the-art方法。由于传感器本身的分辨率限制或...
【ResNet50的诞生】残差网络（ResNet）的提出：解决深度网络训练难题
[【ResNet50的诞生】残差网络（ResNet）的提出：解决深度网络训练难题](https://velog.velcdn.com/images/crosstar1228/post/9db15a1d-6569-4172-8bef-321852753008/image.png) # 1. 深度学习与卷积神经网络的基础 ...
2.4 残差网络为什么有用-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授
赵继超的笔记
04-26 3225
残差网络为什么有用 (Why ResNets work?) 为什么ResNets能有如此好的表现，我们来看个例子，它解释了其中的原因，至少可以说明，如何构建更深层次的ResNets网络的同时还不降低它们在训练集上的效率。希望你已经通过第三门课了解到，通常来讲，网络在训练集上表现好，才能在Hold-Out交叉验证集或dev集和测试集上有好的表现，所以至少在训练集上训练好ResNets是第一步。 先来...
残差网络
qq_41044525的博客
10-24 2622
    残差网络          作用           ① 可以解决梯度弥散的问题：信息不通畅            ②可以解决网络退化问题：网络传递相当于一个水管，上面有不同的水阀门，正向信息传递，会过滤掉没有用的信息，反向传递的信息是误差，实际上，随着网络深度的加深，训练错误会越来越多。 但有了ResNets就不一样了，即使网络再深，训练的表现却不错，比如说训练误差减少，就算是...
残差网络解决什么问题&详解残差网络
weixin_43812776的博客
04-08 2754
在VGG中，卷积网络达到了19层，在GoogLeNet中，网络史无前例的达到了22层。那么，网络的精度会随着网络的层数增多而增多吗？在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题 计算资源的消耗 模型容易过拟合 梯度消失/梯度爆炸问题的产生 问题1可以通过GPU集群来解决，对于一个企业资源并不是很大的问题； 问题2的过拟合通过采集海量数据，并配合Dropout正则化等方法也可以有效避免； 问题3通过Batch Normalization也可以避免。貌似我们只要无脑的增加网络的层数，我们就能从此获益，
残差网络解决了什么，为什么有效？—摘要
咕噜咕噜
05-04 4461
1.动机：深度神经网络的“两朵乌云” 一般认为，经过训练深层神经网络可以将数据特征逐层抽象，最终提取出完成任务所需要的特征/表示，最后使用一个简单的分类器(或者别的学习器)，就可以完成任务；因此深度学习也被叫表示/特征学习； 直观的理解，在非线性激活函数的加持下，更深层的神经网络拥有更大的假设空间，当然更有可能包含一个最优解；但是训练却是一个更大的难题；除了过拟合问题外，更深的神经网络更容易出现梯度弥散/爆炸问题和网络退化问题； 梯度弥散：神经网络在反向传播时，如果i激活函数输...
【机器学习300问】104、残差网络是怎么起作用的？
qq_39780701的博客
05-29 2239
残差网络是怎么起作用的？什么是残差网络？残差网络是怎么解决这些问题的？简单来说，残差网络通过设计允许网络专注于学习每个层级上真正需要改变的部分，从而克服了深度网络训练中的关键障碍。
残差网络（ResNet）的意义是什么?
写代码炒股的算命先生
03-31 1234
此外，跨层连接还提供了一个额外的路径，使更多信息能够流动到后面的层次，保证了模型信息的传输和参考。在实验中，残差网络的表现也得到了极大的改善，更深、更复杂的网络结构能够得到更好的训练效果。残差网络的意义在于解决了深度神经网络中出现的梯度消失和网络退化等问题，使得更深、更复杂的神经网络能够更好地训练和优化。因此，残差网络的意义在于通过引入跨层连接的残差块，解决了深度神经网络中出现的梯度消失和网络退化等问题，提高了深度神经网络的效果和泛化能力。
引入残差网络有什么好处？
04-02
### 残差网络的优势 残差网络（ResNet）通过引入残差连接解决了深层神经网络中的梯度消失和退化问题，从而显著提升了模型性能。以下是其主要优势： #### 1. **缓解梯度消失与爆炸** 传统深度网络在层数增加时容易遇到梯度消失或爆炸的问题，这使得训练变得困难。而残差网络通过引入跳跃连接（skip connections），允许梯度直接传播到前面的层[^1]。这种机制有效地缓解了梯度消失现象，使更深的网络能够成功训练。 #### 2. **解决网络退化问题** 随着网络深度的增加，如果优化得当，测试误差应该逐渐减小甚至趋于饱和。然而，在实际操作中发现，过深的网络可能会导致退化——即测试误差增大。残差网络的设计理念是让每一层学习一个残差映射而非原始映射，这样可以更容易逼近恒等映射，从而避免退化问题的发生[^3]。 #### 3. **增强特征表达能力** 由于每层不仅学习输入数据本身的变换，还额外关注如何修正前一层输出的结果，因此残差结构有助于提高整体网络对于复杂模式的学习能力和泛化效果。此外，“瓶颈”设计进一步提高了计算效率并减少了参数数量，如 ResNet-50/101/152 使用的“瓶颈”模块所示[^2]。 #### 4. **促进更深层次架构的发展** 得益于上述特性，研究者得以探索更加复杂的超大规模卷积神经网络而不必担心难以收敛等问题。例如，在某些实现中，即使达到数百乃至上千层规模仍能保持良好表现[^4]。 ```python import torch.nn as nn class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None): super(BasicBlock, self).__init__() self.conv1 = conv3x3(inplanes, planes, stride) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2 = conv3x3(planes, planes) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(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 ``` 以上代码展示了 ResNet 基本块的一个简单实现方式，其中体现了核心思想：`out += identity` 即为跳越连接部分。 ---
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