建设网站企业,空间破解网站,设计素材网站会员怎么买划算,备案期间网站如何访问这里写目录标题 ResNet参考产生背景贡献残差模块残差结构 批归一化ReLU激活函数的初始化方法 网络结构为什么残差网络性能好#xff1f; ResNet
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ResNetResidual Neural Network是一种深度卷积神经网络模型由Kaiming He等人在2015年提出。它的设计目的是解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题以便训练更深的网络。
ResNet的成功证明了通过残差连接构建深层网络的有效性为后续的模型设计提供了重要的启示和参考。
Resnet之后的网络应用在ImageNet之外的问题上效果不一定好。
参考
ResNet论文Deep Residual Learning for Image Recognition
产生背景
卷积网络深度越深是否性能越好
实验持续向一个“基础”的卷积神经网络上面叠加更深的层数会发生什么
贡献
残差模块
研究者考虑了这样一个问题 浅层网络学习到了有效的分类模式后如何向上堆积新层来建立更深的网络使其满足即使不能提升浅层网络的性能深层网络也不应降低性能。
提出了一种残差模块通过堆叠残差模块可以构建任意深度的神经网络而不会出现“退化”现象。
前向传递原始信息一直被保存的很好没有丢失信息信号不容易衰减前向信息流就很顺畅。
反向传递即使F(x)0反向信息也可以传递。
类比锐化过程理解原图x细节F(x)锐化H(x)。
残差结构
残差结构能够避免普通的卷积层堆叠存在信息丢失问题保证前向信息流的顺畅。
残差结构能够应对梯度反传过程中的梯度消失问题保证反向梯度流的通顺。 X之后的1×1卷积核降维减少3×3卷积的运算量。 conv(3×3)之后的1×1卷积核升维还原X的维度为了实现XF(X)。
批归一化
提出了批归一化方法来对抗梯度消失该方法降低了网络训练过程对于权重初始化的依赖。
ReLU激活函数的初始化方法
提出了一种针对ReLU激活函数的初始化方法。
网络结构 为什么残差网络性能好
一种典型的解释残差网络可以看作是一种集成模型 残差网络为何有效都有哪些发展
