ResNet解读

最新推荐文章于 2025-03-26 10:48:13 发布
最新推荐文章于 2025-03-26 10:48:13 发布
阅读量1.3k 收藏 2
点赞数 1
分类专栏： computer vision 文章标签： pytorch 神经网络 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lppfwl/article/details/108059623
版权
本文详细解读ResNet网络，探讨其提出的背景、解决的梯度消失问题，以及ResNet块的设计。文章通过分析ResNet-18的结构，展示了在不同维度和特征图尺寸变化时如何处理残差连接。最后，讨论了torchvision中ResNet-18的实现细节。

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

ResNet是由2015年的论文：Deep Residual Learning for Image Recognition提出，现在在深度学习网络中应用越来越广泛。

ResNet

提出背景就是深层神经网络训练困难的问题，究其原因主要是因为梯度消失/爆炸，导致模型难以收敛，尽管batch normalization的使用可以使几十层的网络使用SGD算法训练收敛，但是更深的网络就没办法了。就算能收敛，也还是存在模型性能退化的问题，模型误差不降反升。
在这里插入图片描述
为了解决这个问题，论文作者提出残差结构，让网络不去直接拟合目标函数H(x)，而是去拟合它的残差F(x)=H(x)-x，结构如下图：
在这里插入图片描述
这种结构可以较好的解决梯度消失的问题。梯度消失产生的原因就是在误差反向传播过程中，每一层都要乘以该层激活函数的导数，对于sigmoid型激活函数，其导数始终小于等于1的，所以反向传播过程中误差越来越小，梯度也越来越小，参数也就越来越难更新。当然，ReLU激活函数其在x>0的部分导数为1，可以一定程度上缓解梯度消失问题。
说完梯度消失，再来看残差结构，其在求梯度时会有一个常数项存在，就不存在梯度消失的问题了，如下图（图片源于博

最低0.47元/天 解锁文章
pytroch model??(查看官方模型写法)
慕云
03-20 311
1、代码 model?? 可以看出model？？后会把resnet34的代码下载到d盘上了，以后改写模型可以模仿一下。 2、具体看看model？？后出大结构，我们直接打开.py文件 import torch from torch import Tensor import torch.nn as nn from .utils import load_state_dict_from_url from typing import Type, Any, Callable, Union, List, Option
ResNet详解
2301_78820199的博客
04-22 6031
ResNet详解！
ResNet
xsstef的博客
08-13 3509
###看文章的时候为什么优化残差更容易这个问题困扰了我很久，所以下面主要记录这个问题的理解以及resnet脉络的整理。 Motivation： 1.神经网络的结构并不是越深越好，随着网络的加深伴随着严重的梯度下降和梯度爆炸的问题，目前batch normalization等方法可以解决梯度消失和梯度爆炸的问题。但是使用了各种normalization的方法也不能是深层网络的效果好于浅层网络。 ...
经典神经网络论文解读（五）—— ResNet（残差网络）
最新发布
weixin_40375105的博客
03-26 1291
ResNet在《》论文中提出，是在CVPR 2016发表的一种影响深远的网络模型，何凯明团队提出来，在ImageNet的分类比赛上将网络深度直接提高到了152层，前一年夺冠的VGG只有19层。ImageNet的目标检测以碾压的优势成功夺得了当年识别和目标检测的冠军，COCO数据集的目标检测和图像分割比赛上同样碾压夺冠，可以说ResNet的出现对深度神经网络来说具有重大的历史意义。随着卷积神经网络的发展和普及，我们了解到增加神经网络的层数可以提高模型的训练精度和泛化能力。
resnet
zxyhhjs2017的博客
02-18 1413
                                                          Deep Residual Learning for Image Recognition  摘要： 1.较深的神经网络难以训练 2.本文定义使用了残差块，并且证明使用残差块有利于网络收敛，使用152层的残差网络，能够提升精度，并且是vgg19的8倍那么深，并且具有更低的复杂性（...
RESNET的优缺点
haozhian的博客
06-26 3468
—ResNet 解决这个问题的代价是，模型即便理论上的最大感受野很大，实质上的有效深度其实并不深，所以有效感受野并不大。具体来说，ResNet引入了“跳跃式连接”（Shortcut Connection），即在每个残差模块中增加一个跨层连接，让信息可以直接传递到后面的层次，从而保留原始特征，并避免特征逐层消失。ResNet通过不断增加网络深度，使得网络的性能不断提高，最终获得了当时最好的分类结果。ResNet的成功证明了深度学习网络的深度对于图像分类等任务的重要性，并且为深度学习的发展开创了新的方向。
ResNet网络的相关介绍
weixin_59340037的博客
05-17 923
Resnet的相关简介
ResNet解读和1×1卷积介绍
m0_63520910的博客
07-20 3756
深度卷积网络好在哪里？-----它可以加很多层，把网络变得很深，不同程度的层可以得到不同等级的特征。 作者提出一个问题--一个网络只是简单的堆叠就好了嘛？——不是，当网络变得很深的时候，梯度会出现爆炸或者消失。一个解决方法，初始化时设置一个合适的权重，不要太大也不要太小。又或者在中间加入normalization（包括BN）,可以使得校验每个层之间的那些输出和它梯度的那些均值和方差。上述两个方法可以让网络收敛，但是网络变深后，性能会变差（不是过拟合造成的，因为训练误差和测试误差都会变得很差），所以现在网络虽
残差网络ResNet解读(原创)
热门推荐
docrazy5351的博客
01-07 1万+
Deep Residual Learning for Image Recognition原文链接：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 残差网络(ResNet)是微软亚洲研究院的何恺明、孙剑等人2015年提出的，它解决了深层网络训练困难的问题。利用这样的结构我们很容易训练出上百层甚至上千层的网络。 要理解ResNet首先要理解网络变深后会带来什么样的
ResNet pytorch 源码解读
supergxt的博客
12-15 4844
ResNet pytorch 源码解读 当下许多CV模型的backbone都采用resnet网络，而pytorch很方便的将resnet以对象的形式为广大使用者编写完成。但是想要真正参透resnet的结构，只会用还是不够的，因此在这篇文章里我会以经过我的查找和我个人的理解对源码进行解读。 文章目录ResNet pytorch 源码解读简要基础模块ResNet详情运用Resnet类（重点）forwardwideresnet结束语 简要 提供的resnet的类型。因为个人使用情况，主要解读常见的resnet和
ResNet论文解读
heyiqiunet的博客
10-21 741
论文提出一种残差学习框架，以简化对远比以前使用的网络更深的网络的训练。明确地将这些层重新表述为参照层输入来学习残差函数，而非学习无参考的函数。提供全面的实验证据表明，这些残差网络更易于优化，并且能够通过深度的显著增加来提高精度。
ResNet原理分析和代码实现
EMIvv的博客
08-09 1689
大数据实验室 第N次 学习打卡 一、引入 ResNet是在2015年由微软实验室提出，作者是何恺明（本科清华、博士香港中文大学出来的大神）、孙剑（现任西安交大人工智能学院首任院长）等人提出，其论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。（不说多了，就是NB） 二、提出ResNet的原因 卷积网络发展史中，VGG最高达到了19层，再就是GoogleNet，达到了22层。 增加网络的宽度和深度可以
《深度学习》——ResNet网络
will be blogging
02-18 7769
定义残差块类，继承自 nn.Module# 调用父类的构造函数# 定义第一个卷积层，输入通道数为 channels_in，输出通道数为 30，卷积核大小为 5，填充为 2# 定义第二个卷积层，输入通道数为 30，输出通道数为 channels_in，卷积核大小为 3，填充为 1# 输入数据通过第一个卷积层# 经过第一个卷积层的输出再通过第二个卷积层# 将输入 x 与卷积输出 out 相加，并通过 ReLU 激活函数# 定义 ResNet 网络类，继承自 nn.Module。
论文精读｜ResNet网络详解
qq_49456814的博客
05-18 6959
Resnet（深度残差网络）是由何凯明等学者于2015年提出的网络，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名，获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。》作为2016年CVPR最佳论文，当前被引次数已高达16w。
ResNet 论文概览与精读
a119334的博客
08-09 603
摘要的前三句话开门见山地介绍本文要解决的问题以及解决的方法。较深的神经网络很难训练。本文的工作：提出了一种能够轻松训练比以往的网络要深得多的残差学习框架。本文方法的进一步解释：神经网络的层将拟合一个基于输入的残差函数，而不是一个没有参考的函数。经实验而非理论证明，增加深度后，模型的训练效果和测试效果都得到了提升。精度打败了当时所有的分类模型。深度高达152，大幅超过了当时较火的19层的VGG，同时并没有增加多少计算量。精度打败了当时所有的检测、分割等任务的模型。............
从零开始大模型开发与微调：ResNet诞生的背景
AI大模型应用之禅
06-21 845
1. 背景介绍 在深度学习领域，模型的深度一直是一个重要的研究方向。然而，随着模型深度的增加，出现了梯度消失和梯度爆炸等问题，导致模型的训练变得困难。为了解决这些问题，研究者们提出了一系列的方法，其中最著名的就是残差网络（ResNet）。 ResNet是由何凯明等人在2015年提出的，它通过引入残差块（Residual Block）来解
Resnet
QT-Smile
10-29 613
Resnet 1.Resnet起源 2.网络中的亮点： 那我也可以啊，直接堆叠卷积层和池化层，也能堆叠到1000层，下面实验证明。当单纯的使用卷积核池化层进行堆叠时发现，56层的还没有20层的好。 还有一个问题？难道越深的网络，就越好吗？ . 3.它也是趋向于图片处理，基于卷积的。 4.深度学习是不是越深越好，神经网络层数越多越好？ 5. 之前使用的那些方法去避免梯度消失和梯度爆炸？ 数据标准化处理、权重初始化，bn 这篇文章又是通过什么方法去避免梯度消失和梯度爆炸？ 在解决梯度消失和梯度爆炸之后，
深度学习模型ResNet50预训练权重解读
资源摘要信息:"ResNet50模型的预训练权重文件 'resnet50-19c8e357.pth'" 在这个标题中，我们关注的是“resnet50-19c8e357.pth”，这是预训练模型权重文件的名称，通常用于计算机视觉（CV）领域中的深度学习应用。...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值