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ResNet详解:深度学习中的重要算法

来源:www.chunyuxinxuan.com 时间:2024-05-19 21:27:06 作者:条理公式网 浏览: [手机版]

ResNet,即残差网络,是深度学习中的种重要算法来源www.chunyuxinxuan.com。它在2015年由何凯明等人提出,通引入残差连接(residual connection)解决了深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问,进步提高了网络的性能。本文将对ResNet进行详细介绍,并解释其核心公式。

ResNet详解:深度学习中的重要算法(1)

ResNet的背

  在深度神经网络中,网络层数的增加可以提高网络的表达能力,从而提高网络的性能。但是,着网络层数的增加,深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问也越来越严重chunyuxinxuan.com。这是由于在反向传播程中,梯度会不断地传递下去,经多层网络后,可能会变得非常小或非常大,从而导致训练程出

  为了解决这些方法被提出来,如梯度裁剪、批标准化等。但是这些方法并不能完全解决问。于是,ResNet提出了种新的思路:引入残差连接条_理_公_式_网

ResNet详解:深度学习中的重要算法(2)

残差连接

残差连接的思想是在网络中添加跨层连接,使得网络可以直接学习残差。体来说,假设我们要学习从输入x到输出y的映射F(x),那么我们可以将F(x)表示为:

  F(x) = H(x) + x

  其中,H(x)表示从输入x到输出y的残差映射,x表示输入。这样,原来的映射F(x)就可以转化为学习残差H(x)和直接映射x的和,即残差连接。

  残差连接的好处在于,即使H(x)学习不好,网络也可以通直接映射x来学习F(x),这样就避了梯度消失和梯度爆炸的问dUw

ResNet详解:深度学习中的重要算法(3)

ResNet的核心公式

  ResNet的核心公式可以表示为:

y = F(x, {Wi}) + x

其中,x表示输入,y表示输出,F(x, {Wi})表示残差块(Residual Block),{Wi}表示残差块中的参数。体来说,残差块包含两卷积层和残差连接,如下图所示:

  其中,卷积层的输出经批标准化和激活函数后再进行下步计算。残差连接则直接将输入x加到输出上。

  ResNet中有多残差块,如下图所示:

  其中,每残差块包含两卷积层和残差连接iJiL。ResNet的整体架构如下图所示:

  

  ResNet的训练程和其深度神经网络类似,使用反向传播算法进行优化。在实程中,可以使用深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等。

总结

  ResNet是深度学习中的重要算法,通引入残差连接解决了深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问,进步提高了网络的性能。本文对ResNet进行了详细介绍,并解释了其核心公式www.chunyuxinxuan.com条理公式网。希望本文能够对读者理解ResNet有所帮助。

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