Resnet BatchNormalization 迁移学习

原创 已于 2023-12-28 18:40:05 修改 · 930 阅读 · 7 ·
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#人工智能 #深度学习 #迁移学习

于 2023-12-27 20:49:38 首次发布

时间：2015

网络中的亮点：

  • 超深的网络结构（突破1000层）
  • 提出residual模块
  • 使用Batch  Normalization加速训练（丢弃dropout）

层数越深效果越好？

是什么样的原因导致更深的网络导致的训练效果更差呢？

梯度消失和梯度爆炸

随着网络层数的不断加深，梯度消失和梯度爆炸的现象会越来越明显，

梯度消失：假设每一层的误差梯度是一个小于1的数，那么在我们反向传播过程中，每向前传播一次，都要乘以小于1的误差梯度。那么当我们网络越来越深的时候，所乘的小于1的系数越多，那么久越趋近于0，这样梯度就会越来越小，造成梯度消失现象。

梯度爆炸：假设每一层的误差梯度是一个大于1的数，那么在我们反向传播过程中，每向前传播一次，都要乘以大于1的误差梯度。那么当我们网络越来越深的时候，所乘的大于1的系数越多，，这样梯度就会越来越大，造成梯度爆炸现象。

退化问题

解决了梯度消失和梯度爆炸的问题后，仍存在层数深的效果还是没有层数小的效果好。怎样解决呢，在我们的resnet当中提出了一个叫做“残差”的结构。

梯度消失和梯度爆炸现象怎么解决呢？

数据标准化处理，权重初始化，以及BN(Batch Normalization).

residual结构

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