【深度学习论文】ResNet

最新推荐文章于 2025-09-06 23:42:33 发布
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本文探讨了深度神经网络并非越深越好这一观点，并通过实验证明，过深的网络可能导致识别错误率升高。文章介绍了ResNet如何通过引入特殊结构——Block来解决此问题，显著提升了深度网络的表现。

ResNet导读

深度神经网络不是越深越好

当深度神经网络特别深的时候，识别的错误率反而可能更高，如论文中所示，56层的神经网络识别的训练和测试阶段的错误率反而比20层的要高。
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改造VGG19

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基本Block

如上图所示，分别为VGG-19,34层返照VGG的结构，加入block之后结构。
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最重要的公式

Block如上图所示，是将输入之前的神经网络和经过两个卷积的神经网络进行了相加。
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其计算公式如上图所示，其中Ws是用来调节维度用。

对比实验结果

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可以看到上图右图中加入block的深度残差网络效果明显提升。

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