深度学习中的残差网络 (ResNet) 是什么

简介

深度学习彻底改变了人工智能领域，推动了针对各种任务（如图像分类、目标检测和自然语言处理）开发高度精确且有效模型的进步。深度学习模型的一个重要进步是残差网络的引入，通常称为 ResNet。ResNet 在图像识别任务中取得了卓越的性能，超越了以前的卷积神经网络 (CNN) 模型的能力。在本文中，我们将探讨残差网络 (ResNet) 的概念，并了解为什么它们已成为深度学习的颠覆性技术。

什么是残差网络 (ResNet)？

深度学习彻底改变了人工智能领域，推动了针对各种任务（如图像分类、目标检测和自然语言处理）开发高度精确且有效模型的进步。深度学习模型的一个重要进步是残差网络的引入，通常称为 ResNet。

具有多层的深度神经网络具有捕获复杂模式并突出数据的能力。但是，随着网络深度的增加，就会出现称为梯度消失问题的问题。梯度消失问题发生在训练阶段用于更新权重的梯度在反向传播回网络时显著减小时。结果，网络难以学习和优化更深层的网络，从而限制了模型的整体性能。

残差网络由何恺明等人在其 2015 年的论文“用于图像识别的深度残差学习”中提出，为梯度消失问题提供了一种巧妙的解决方案。ResNet 架构引入了跳跃连接，也称为快捷连接或恒等映射，允许网络绕过某些层。通过将信息直接从一层传播到另一层，ResNet 使学习残差函数成为可能，即层输入与指定输出之间的差异。

ResNet 的基本构建块是残差块。残差块包含两个主要组件：恒等映射和残差函数。恒等映射是指块的输入和输出之间的直接连接，绕过中间的层。残差函数捕获应学习的变换以近似指定输出。

了解残差块

残差块充当 ResNet 架构的基本构建块。它们允许网络学习残差函数，这些函数捕获层输入与所需输出之间的差异。这个概念基于这样的观察：学习残差通常比直接学习所需映射更容易。

残差块的结构通常包括一系列卷积层，然后是批量归一化和整流线性单元 (ReLU) 激活。这些层负责学习近似所需输出的剩余部分。残差块的输入将通过这些层，输出通过将输入添加到层学习的修改表示中获得。

ResNet 的优势

• 解决梯度消失问题：通过引入跳跃连接，ResNet 减轻了梯度消失问题，从而能够训练更深的网络。这使得能够构建具有数百甚至数千层的神经网络，同时保持从数据中有效学习的能力。

• 提高准确性和收敛速度：ResNet 架构在各种具有挑战性的数据集（如 ImageNet）上表现出优于先前 CNN 架构的性能。跳跃连接促进了数据流，允许网络捕获细粒度的细节并学习更具辨别力的特征。此外，跳跃连接有助于更快的收敛，因为它们允许更快的梯度传播。

• 网络可解释性：ResNet 中的跳跃连接为网络中的数据流提供了一种可解释的路径。每一层的输出都可以被后续层直接访问，从而促进对学习表示的更好分析和理解。

• 适应性和迁移学习：ResNet 架构已成为迁移学习任务的流行选择。在大型数据集上训练的预训练 ResNet 模型可以针对特定任务进行微调，而这些任务只有有限的标记数据。ResNet 前几层的学习表示倾向于很好地泛化到各种视觉识别任务。

结论

总之，残差网络 (ResNet) 通过解决梯度消失问题并使训练极深的神经网络成为可能，彻底改变了深度学习领域。跳跃连接和残差块的引入极大地提高了深度学习模型的准确性、收敛速度和可解释性。ResNet 模型在图像识别任务中树立了新的基准，并已成为各种计算机视觉应用的首选方法。随着深度学习的不断发展，ResNet 开创的概念很可能激发神经网络模型的进一步突破。

Pranavnath

更新于： 2023 年 7 月 27 日

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