深度学习的卷积残差网络（五）

最新推荐文章于 2025-04-28 20:58:05 发布
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残差网络（ResNet）是为解决深度神经网络训练中的梯度消失和退化问题而提出的。其核心思想是通过引入残差块，使得网络能够更容易优化深层结构。在ResNet中，如果添加的残差层没有提升性能，网络会通过学习将这些层的权重设为0，从而避免负面影响。这种机制确保了网络只保留对训练有益的部分，提高整体性能。

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解释

卷积中，通常网络的深度越深越好，但训练过程中有的卷积层可能训练效果不好，会产生负面的影响，所以引入残差网络，resnet

在这里插入图片描述
原理
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  • 在残差网络后计算没加入和加入的loss值，如果加入了两层残差网络效果变差，设置权重参数为0 ，否则加入网络层

效果

  • 无论好与坏，只取好的层，不好的舍弃，设置为0
    在这里插入图片描述
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