每天五分钟深度学习PyTorch:向更深的卷积神经网络挑战的ResNet
本文重点
ResNet大名鼎鼎,它是由何恺明团队设计的,它获取了2015年ImageNet冠军,它很好的解决了当神经网络层数过多出现的难以训练的问题,它创造性的设计了跳跃连接的方式,使得卷积神经网络的层数出现了大幅度提升,设置可以达到上千层,可以说resnet对于网络模型的设计具有深远的意义。
ResNet的背景与动机
在传统的深度神经网络中,随着网络层数的增加,训练误差会逐渐增大,这种现象被称为“退化”。这并不意味着网络过拟合,因为过拟合通常表现为训练误差减小而测试误差增大。退化问题表明,深层网络难以通过简单的堆叠层数来提高性能。ResNet的提出正是为了解决这个问题,它允许网络学习更深层次的结构,而不遭受退化问题的影响。
ResNet的核心思想——残差学习
ResNet的核心创新是残差块(Residual Block)。一个标准的残差块包含两个或更多的卷积层,以及一个从输入直接连接到块输出的“捷径连接”(Shortcut Connection)。这个捷径连接允许输入信号直接传递到块的输出端,与经过卷积层处理后的信号相加。这样,残差块的目标就变成了学习一个残差函数,即输入到输出之间的差异,而不是整个映射函数。
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