6、卷积神经网络架构与技巧全解析

卷积神经网络架构与技巧全解析

1. ResNet架构介绍

在图像识别领域，ResNet架构具有重要地位。一年后，微软的ResNet架构在2015年的ImageNet竞赛中取得了优异成绩，其ResNet - 152变体的前5错误率为4.49%，集成模型的前5错误率为3.57%，这一成绩甚至超越了人类水平。

ResNet的创新之处在于对Inception风格的层堆叠方法进行了改进。在每个模块中，除了执行常规的卷积神经网络操作外，还将输入添加到模块的输出中，如下图所示：

graph LR
    A[输入] --> B[卷积等操作]
    A --> C(+)
    B --> C
    C --> D[输出]

这种设置的优势在于，每个模块能将原始输入传递到下一层，使得训练数据的“信号”能够在比VGG或Inception更深的网络中传播。在深度网络中，由于反向传播过程中梯度变化趋于零，权重变化的损失被称为梯度消失问题，而ResNet有效缓解了这一问题。

2. 其他可用架构

自2015年左右以来，许多其他架构也在不断提高ImageNet上的准确率：
- DenseNet ：是ResNet思想的扩展，允许构建多达1000层的大型架构。
- SqueezeNet和MobileNet ：这些架构虽然规模相较于VGG、ResNet或Inception小很多，但能提供合理的准确率。

此外，让神经网络自行设计神经