上海专业网站制作设计公司哪家好,seo咨询河北,推广赚钱的软件有哪些,电子政务与网站建设意义文章目录 模型设计之残差网络1. 什么是残差结构1.1 网络加深遇到的优化问题1.2 short connect技术 2. 残差网络及有效性理解2.1 残差网络 3. 残差网络的发展3.1 密集残差网络3.2 更宽的残差网络(wide resnet)3.3 分组残差网络3.4 Dual Path Network3.5 加权残差网络3.6 预激活残… 文章目录 模型设计之残差网络1. 什么是残差结构1.1 网络加深遇到的优化问题1.2 short connect技术 2. 残差网络及有效性理解2.1 残差网络 3. 残差网络的发展3.1 密集残差网络3.2 更宽的残差网络(wide resnet)3.3 分组残差网络3.4 Dual Path Network3.5 加权残差网络3.6 预激活残差 模型设计之残差网络 残差网络Residual Network通常缩写为ResNet是一种深度神经网络架构最早由微软研究员提出。ResNet的核心思想是通过引入残差块Residual Blocks来解决深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题从而使得更深的网络能够更容易地训练和优化。 以下是ResNet的主要特点和设计原则 残差块Residual Blocks 残差块是ResNet的基本构建单元它包含了跳跃连接skip connection和残差映射residual mapping。跳跃连接允许信息在不同层之间直接传递而不是通过多个非线性激活函数。这有助于避免梯度消失问题使网络更容易训练。残差映射通过跳跃连接将输入特征与经过一些卷积层变换的特征相加从而使网络学习残差即差异而不是完整的映射。这有助于网络捕捉更丰富的特征。 深度增加 ResNet允许非常深的网络通常包含数十到数百个层。通过使用残差块可以轻松增加网络的深度而不会导致性能下降。更深的网络有助于学习更复杂的特征提高了模型的表现特别适用于大规模图像分类等任务。 瓶颈结构 为了减少参数量和计算复杂度ResNet引入了瓶颈结构其中每个残差块包含了一个较小的1x1卷积层、一个3x3卷积层和另一个1x1卷积层。这可以有效减少通道数和计算开销。 预训练和微调 ResNet模型通常通过在大规模图像数据集上进行预训练然后微调到特定任务。这种迁移学习方法能够在数据有限的情况下取得很好的结果。 引入注意力机制 可以将注意力机制引入ResNet以增强其性能特别是在处理复杂的计算机视觉任务中。通过引入注意力机制模型可以更好地关注重要的特征。 总之ResNet是一种强大的深度学习模型架构已被广泛应用于计算机视觉任务如图像分类、目标检测和图像分割。其核心思想是通过残差块来构建深层神经网络从而克服深度神经网络中的梯度问题实现更好的性能。 1. 什么是残差结构
1.1 网络加深遇到的优化问题
网络达到一定深度后梯度消散与爆炸带来的性能下降问题此前的解决方案更好的优化方法更好的初始化策略BN层ReLU激活函数等
1.2 short connect技术
在信号处理系统中对输入数据进行中心化转换即将数据减去均值被广泛验证有利于加快系统的学习速度。
早期验证 2012年Tapani Raiko验证了shortcut connections和非线性变换提高了随机梯度下降算法的学习能力并且提高了模型的泛化能力。 2015年Rupesh Kumar Srivastava提出highway network(残差的结构)借鉴了来自于LSTM的控制门的思想
2. 残差网络及有效性理解
2.1 残差网络 2015年何凯明等人提出deep residual network 缓解梯度消失问题训练上1000层的模型 F的梯度变化远远大于G引入残差后的映射对输出的变化更敏感这样有利于网络参数进行学习 神经网络的退化(只有少量的隐藏单元对不同的输入改变它们的激活值)是难以训练深层网络根本原因所在残差打破了网络的对称性消除了网络中的奇点 残差网络可以看作是多个不同深度模型的集成提高了泛化能力”Residual networks behave like ensembles of relatively shallow networks“
3. 残差网络的发展
3.1 密集残差网络
提高多层通道的利用率密集连接网络(DenseNet)增强各层的信息流动
3.2 更宽的残差网络(wide resnet)
通道数更大
3.3 分组残差网络
分组成若干个相同的子分支
3.4 Dual Path Network
ResNext与DenseNet的结合
3.5 加权残差网络
残差网络中两个通道之间相加时一条已经激活另一条没有提出将激活函数提前到残差通道然后进行加权融合的思路
3.6 预激活残差
改变卷积归一化激活函数(convbnrelu)的顺序
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