2.4 残差网络为什么有用?

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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### 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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