残差网络为什么能做到很深层？

最新推荐文章于 2023-07-18 09:34:16 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_60341379/article/details/120897235
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神经网络在反向传播过程中要不断地传播梯度，而当网络层数加深时，梯度在逐层传播过程中会逐渐衰减，导致无法对前面网络层的权重进行有效的调整。残差网络中，加入了short connections 为梯度带来了一个直接向前面层的传播通道，缓解了梯度的减小问题。从前后向信息传播的角度来看何恺明等人从前后向信息传播的角度给出了残差网路的一种解释：在前向传播时，输入信号可以从任意低层直接传播到高层。由于包含了一个天然的恒等映射，一定程度上可以解决网络退化问题。反向传播时，错误信号可以不经过任何中间权重矩阵变换直接传播到低层，一定程度上可以缓解梯度弥散问题（即便中间层矩阵权重很小，梯度也基本不会消失）。综上，可以认为残差连接使得信息前后向传播更加顺畅

为什么残差连接的网络结构更容易学习
木东的博客
11-03 2372
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.
python残差神经网络_残差神经网络
weixin_39767386的博客
12-15 941
之前的章节，我们利用一个仅包含一层隐藏层的简单神经网络就在MNIST识别问题上获得了98%左右的准确率。我们于是本能会想到用更多的隐藏层，构建更复杂的神经网络将会为我们带来更好的结果。就如同在进行图像模式识别的时候，第一层的神经层可以学到边缘特征，第二层的可以学到更复杂的图形特征，例如三角形，长方形等，第三层又会识别更加复杂的图案。这样看来，多层的结构就会带来更强大的模型，进行更复杂的识别。那么在...
ResNet原理是什么，为什么ResNet能做到那么深？
ybdesire的专栏
05-07 1万+
引入 非常深的网络，是难以训练的，因为有梯度消失和梯度爆炸的问题存在。 但残差网络（ResNet）却能够做到非常深，2015年，微软亚洲研究院的何凯明等人使用152层的残差网络ResNet参加了当年的ILSVRC，在图像分类、目标检测等任务中的表现大幅超越前一年的比赛的性能水准。 ResNet与其他的深层次网络有什么区别？为什么它能做到这样的效果？ 普通深层次网络的问题 普通的深层次...
残差网络 ResNet 为什么能训练出1000层的模型 动手学深度学习v2
AI架构师易筋
04-16 2835
1. 残差网络 ResNet 假设你在CNN卷积神经网络中只了解一个什么网络，那就是残差网络 ResNet。ResNet 是一个很简单，也很有用的网络。 增加更多的层总是改进精度吗？不一样，比如左边的图F6比F3，距离目标函数f*更远，所以效果是更差的。 残差块 f(x) = x + g(x) https://cv.gluon.ai/model_zoo/classification.html 2. 代码实现 10个epoch，train acc 0.996， test acc
【视频笔记】ResNet为什么能训练很深的模型
qq_54708219的博客
03-25 275
李沐：动手学深度学习29.2节。ResNet为什么能训练很深的模型？
ResNet为何能让深层网络后面的层实现恒等映射
Demon_Eyes的博客
10-10 1309
ResNet理解 Resnet结构图： 之前有些理解上的偏差，这里做个纪录。F(x)是要得到的函数。F(x)=H(x)−x，x为浅层的输出，F(x)是x下一层经过F()矩阵变换得到的值，当层数太深了，F()矩阵趋近与0，使得无论x为何值时，F(x)总为0，H(x) = x，不会出现退化现象。 ...
ResNet残差网络及变体详解（符代码实现）
雷恩Layne
08-28 9979
前言 ResNet（Residual Network， ResNet）是微软团队开发的网络，它的特征在于具有比以前的网络更深的结构，在2015年的ILSVRC大赛中获得分类任务的第1名。 网络的深度对于学习表达能力更强的特征至关重要的。CNN能够提取low/mid/high-level的特征，网络的层数越多，意味着能够提取到不同level的特征越丰富。并且，越深的网络提取的特征越抽象，越具有语义信息，特征的表示能力就越强。 但是，随着网络深度的增加，所带来的的问题也是显而易见的，主要有以下几个方面： 增加
残差网络ResNet学习笔记
码农ZZK的博客
09-29 1095
引言 随着深度学习的发展，简单的浅层网络卷积结构已经无法满足需求。而一味的加深网络结构，又会使网络很难收敛。研究者们都在网络结构上进行创新。而一种新型结构Resnet在ImageNet比赛上拔得头筹，拿下识别冠军，引起了不小的轰动 基础结构 残差块 残差网络是由一个个残差块来进行组成的 这是一种跳跃连接的方式 第一条线路经过常规的卷积，激活，批量归一化后，在输出的时候与输入进行相加。 最后整个输...
CV笔记01：残差网络学习
Limonor的博客
05-21 2135
残差网络resnet 笔记思路大纲残差网络resnet一、背景和思考二、原理和结构1.怎么得到恒等映射？2.打破思维常规3.idea4.Identity Mapping 恒等映射5.网络结构和维度6.使用1×1卷积减少参数和计算量三、残差学习究竟在学习什么？四、Resnet到底在解决什么问题？五、ResNet总结1×1卷积 一、背景和思考 神经网络的深度（depth）和宽度（width）是表征网络复杂度的两个核心因素，不过深度相比宽度在增加网络的复杂性方面更加有效（网络越深，可表达的特征越丰富），这也是为什
残差网络（ResNet）解决梯度消失问题
KaikebaAI的博客
11-18 4833
一、 引言 ​ 残差网络（ResNet）是何凯明在2015年提出的。可以说该网络模型的提出是CNN图像史上的里程碑事件。它解决了当时传统CNN网络发展所遇到的瓶颈——网络深度问题。当时，人们普遍认为网络的深度越深，网络的效果会越好。但是随着人们的研究发现，更深的网络居然会使得网络效果变差，这也就是网络的退化，而梯度消失则是导致网络退化的一个重要因素。何凯明提出的ResNet正是解决了问题，将14年VGG的19层网络提高到了ResNet惊人的152层，并且获得了更好的网络效果。 二、梯度消失：
对残差神经网络，resnet的理解
Kp0fS的草稿纸
05-18 317
参考资料 背景：遇到了挑战，随着网络深度的增加，模型的预测结果并没有编号。按道理，如果深度为20的网络已经达到不错的效果的话，深度增加到30层，后10层什么都不做，也能达到和20层一样的效果才对。但是实际上，随着深度的增加，效果反而变差了。 1、原因在于， 随着网络深度的增加，通过链式求导法则得到的梯度，容易产生梯度消失或者梯度爆炸。 2、为了解决这个问题，残差网络的基本思路是 不忘初心。就每一层的卷积层除了接收上一层的输出外，还要叠加上原始数据，从而有效地避免了梯度消失问题。 3、通过短连接.
ResNet 残差网络的详细解释
Ibelievesunshine的博客
08-15 1万+
残差网络的设计目的 随着网络深度增加,会出现一种退化问题,也就是当网络变得越来越深的时候,训练的准确率会趋于平缓,但是训练误差会变大,这明显不是过拟合造成的,因为过拟合是指网络的训练误差会不断变小,但是测试误差会变大。为了解决这种退化现象,ResNet被提出。我们不再用多个堆叠的层直接拟合期望的特征映射,而是显式的用它们拟合一个残差映射。假设期望的特征映射为H(x),那么堆叠的非线性层拟合的是另...
残差神经网络(ResNet)
wulin的博客
08-26 1729
残差神经网络的主要贡献是发现了退化现象，并针对退化现象发明了快捷连接(shortcut connection)，极大的消除了深度过大的神经网络训练困难问题。
ResNet到底深不深？
leadai的博客
03-23 472
上海站 | 高性能计算之GPU CUDA培训4月13-15日三天密集式学习  快速带你晋级阅读全文>正文共1143个字，4张图，预计阅读时间3分钟。今年5月份的时候，Cornell University的几个人研究了ResNet，发现它所谓的“超深网络”只是个噱头，文章如下：Residual Networks are Exponential Ensembles of Relatively Shal
残差网络 与 深度残差网络 关系详解
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07-18 617
深度残差网络（Deep Residual Network）： 深度残差网络是指由多个残差块组成的深度神经网络。不同点："深度残差网络"这个术语通常用于指代ResNet结构的特定实现，特别是指用于解决计算机视觉问题的网络，而ResNet一词则更广泛地指代使用残差块的任何网络。总结：深度残差网络是ResNet的一个特定实现，通过引入残差块并使用跳跃连接，允许构建更深的神经网络。残差网络（ResNet）和深度残差网络（Deep Residual Network）是两个与深度学习相关的概念，它们有些异同之处。
残差连接构建更深层的网络
YOULANSHENGMENG的博客
10-27 4499
目录 1，CNN演化 2，残差连接想法的基础 3，残差结构 4，为什么残差连接有效 4.1 简化学习过程，增强了梯度传播解决梯度消散 4.2为什么可以解决网络退化问题 4.3 残差打破了网络的不对称性 4.4增加模型的泛化能力 GoogLeNet的22层网路已经接近当时探索的网络深度的极限了。知道残差网络的出现，使得1000层的网络构建已经不再是梦想； 1，CNN演化 先引入一张CNN结构演化图： 2012年AlexNet做出历史突破以来，直到GoogLeNet出来之...
残差网络为什么有用？
qq_27403925的博客
11-15 5753
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...
深度残差网络的理解
热门推荐
dulingtingzi的博客
04-09 4万+
        其实深度残差网络就是把一串的训练，分成了一个个的block去训练，让每一个block的误差最小，最终达到整体误差最小的目的，所以就不会出现梯度弥散现象了。        后面的内容是转载的XlyPb的这两篇文章，以及大数据与人工智能lab这个公众号里面的对深度残差网络的理解。这两篇文章也是对何凯明大神的深度残差网络的理解，两篇文章是连续的。这篇文章算是一个整合，方便大家直接理解深...
深度学习之残差网络原理深度刨析
weixin_33602281的博客
12-23 1691
为什么要加深网络？ 深度卷积网络自然的整合了低中高不同层次的特征，特征的层次可以靠加深网络的层次来丰富。 从而，在构建卷积网络时，网络的深度越高，可抽取的特征层次就越丰富。 所以一般我们会倾向于使用更深层次的网络结构，以便取得更高层次的特征。 但是在使用深层次的网络结构时我们会遇到两个问题，梯度消失，梯度爆炸问题和网络退化的问题。 也就是我们需要不断加深网络，因为网络越深，那么特征的层次也就越高，...
介绍卷积神经网络的经典模型
最新发布
03-10
<think>好的，用户想了解卷积神经网络的经典模型概述。首先，我需要回忆一下CNN的发展历程中有哪些里程碑式的模型。LeNet-5应该是最早的，由Yann LeCun在1998年提出的，用于手写数字识别。接下来是AlexNet，2012年ImageNet竞赛的冠军，它引入了ReLU和Dropout，显著提升了性能。然后应该是VGGNet，通过使用更深的网络和小卷积核来提升效果，结构更规整。GoogLeNet的Inception模块应该也是一个重点，它通过多尺度卷积并行处理来提取特征，同时减少参数量。ResNet的残差学习解决了深层网络梯度消失的问题，让网络可以做到上百层。DenseNet可能也需要提到，它通过密集连接促进特征重用。 用户提供的引用材料里提到了CNN的局部感知、参数共享、池化层和层次化特征提取，这些特点在经典模型中是如何体现的呢？比如LeNet-5的卷积和池化层结构，AlexNet的局部响应归一化，VGG的小卷积核堆叠，GoogLeNet的Inception结构，ResNet的跳跃连接等。需要把这些模型的创新点和结构特点与引用内容对应起来，确保回答准确。 同时要注意用户提到的引用标注，比如在解释模型结构时，如果涉及到局部连接或参数共享，可以引用[^2]和[^4]。在讨论模型融合或单一模型局限性时，引用[^1]。激活函数部分可以引用[^3]。需要确保每个引用都自然融入内容，不显得突兀。 用户可能对每个模型的具体结构、创新点、应用场景感兴趣，所以每个模型需要简要说明这些方面。另外，相关问题部分要生成与经典模型相关的问题，比如比较不同模型的优缺点，或者某个模型的具体实现细节。可能需要包括模型的发展趋势、如何选择合适模型、轻量化模型等方向的问题。 需要检查LaTeX格式是否正确，所有行内公式用$...$，比如输入尺寸的变化可能需要公式，比如卷积层输出的计算。独立公式用$$...$$，但可能在这个概述中用不到太多公式，如果有的话需要注意。例如，ResNet的残差块可以用公式表示：$$H(x) = F(x) + x$$ 最后确保回答结构清晰，分点叙述每个模型，并按照时间顺序排列，从早到晚，展示CNN的发展脉络。同时，语言要简洁明了，用中文表达，避免专业术语过于晦涩，必要时举例说明应用场景，比如图像分类、目标检测等。</think>### 卷积神经网络经典模型概述 卷积神经网络（CNN）通过局部感知、参数共享和层次化特征提取等特性，成为计算机视觉领域的核心模型[^2]。以下是几个经典模型的概述： #### 1. **LeNet-5（1998）** - **结构特点**：首个成功应用的CNN模型，包含2个卷积层、2个池化层和3个全连接层，用于手写数字识别。 - **创新点**：引入卷积和池化操作，验证了局部连接和参数共享的有效性。 - **公式示例**：卷积输出尺寸计算为 $$H_{out} = \frac{H_{in} - K + 2P}{S} + 1$$ 其中$K$为卷积核大小，$P$为填充，$S$为步长。 #### 2. **AlexNet（2012）** - **结构特点**：5个卷积层、3个全连接层，首次在ImageNet竞赛中超越传统方法。 - **创新点**： - 使用ReLU激活函数加速训练[^3]； - 引入Dropout防止过拟合； - 多GPU并行训练。 #### 3. **VGGNet（2014）** - **结构特点**：通过堆叠多个$3×3$小卷积核替代大卷积核（如$5×5$），构建16~19层网络。 - **创新点**：证明增加网络深度可提升性能，统一的结构设计便于模型扩展。 #### 4. **GoogLeNet（2014）** - **结构特点**：22层网络，核心为**Inception模块**，并行使用不同尺寸的卷积核（$1×1$, $3×3$, $5×5$）和池化层。 - **创新点**： - 多尺度特征融合，增强特征表达能力； - 通过$1×1$卷积降维，减少参数量。 #### 5. **ResNet（2015）** - **结构特点**：提出**残差块**（Residual Block），允许网络深度超过100层。 - **创新点**： - 残差学习解决梯度消失问题，公式为 $$H(x) = F(x) + x$$ 其中$F(x)$为残差函数； - 在ImageNet上首次实现超越人类水平的分类精度[^1]。 #### 6. **DenseNet（2017）** - **结构特点**：通过密集连接（Dense Block）使每层接收前面所有层的输出作为输入。 - **创新点**： - 促进特征重用，减少参数冗余； - 缓解梯度消失问题，提升模型鲁棒性。 --- ###
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