ResNet\ResNeXt\SENet

深度残差网络解析
最新推荐文章于 2025-09-10 16:20:43 发布
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本文深入探讨了ResNet（2015）的核心概念及其如何通过引入短接连接解决深层网络训练难题，同时介绍了ResNeXt（2016）和SENet的发展，为读者提供了对深度学习中关键网络架构的全面理解。

文章目录

ResNet（2015）

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  • 只是用左图的结构，很难学出恒等的式子。
  • 右图在左图的基础上加上短接，如果左图部分没有学到内容，加上短接部分。

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左图为没有进行残差找到局部最优，右图为残差之后对目标函数的可视化的效果，很明显看出，左图更容易局部最优而非全局最优。

这也是ResNet为什么网络很深也很好的优化

其他版本

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ResNeXt（2016）

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SENet

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Wide ResNet ResNeXt DenseNet DPNet [9] NASNet [10] SENet [11] Capsules [12
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基于TensorFlow2利用ResNet18+SENet 实现cifar10分类 training准确率95.66%,test准确率90.77%
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59、卷积架构案例研究：ResNet、SENet与深度影响
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本文深入探讨了卷积神经网络中的经典架构ResNet与SENet，分析了ResNet通过跳跃连接解决深度网络训练中梯度流动和收敛难题的机制，以及SENet利用挤压-激发块实现通道注意力的创新方法。文章还回顾了网络深度对性能的影响，指出虽然增加深度显著提升了图像识别精度，但后续改进更多依赖于架构优化而非单纯加深网络。最后提出了未来研究方向，包括架构融合、训练策略优化与模型可解释性提升，展现了深度学习在计算机视觉领域持续发展的潜力。
基于卷积的图像分类识别（五）：ResNet & ResNeXt
极光喵的博客
05-14 2195
深度残差网络（Deep residual network, ResNet）的提出是CNN图像史上的一件里程碑事件，ResNet在2015年发表当年取得了图像分类，检测等等5项大赛第一，并又一次刷新了CNN模型在ImageNet上的历史记录。直到今天，各种最先进的模型中依然处处可见残差连接的身影，其paper引用量是CV领域第一名。ResNet的作者何恺明也因此摘得CVPR2016最佳论文奖，当然何博士的成就远不止于此，感兴趣的可以去搜一下他后来的辉煌战绩。
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经典卷积神经网络总结：Inception v1\v2\v3\v4、ResNet、ResNext、DenseNet、SENet等
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1）具有更多的非线性，可以更好地拟合通道间复杂的相关性；2）极大地减少了参数量和计算量。然后通过一个 Sigmoid 的门获得 0~1 之间归一化的权重，最后通过一个 Scale 的操作来将归一化后的权重加权到每个通道的特征上。除此之外，SE 模块还可以嵌入到含有 skip-connections 的模块中。上右图是将 SE 嵌入到 ResNet 模块中的一个例子，操作过程基本和 SE-Inception 一样，只不过是在 Addition 前对分支上 Residual 的特征进行了特征重标定。如果对 Ad
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