光谷做网站推广,医院网站前置审核,温州网页设计哪家好,网站广告赚钱吗ResNet#xff08;残差网络#xff09;详解
ResNet#xff08;残差网络#xff09;是一种深度神经网络架构#xff0c;主要用于解决深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题#xff0c;特别在深层网络的训练中表现出色。
ResNet 的核心概念
1. 残差学习
在传统的深度神经…ResNet残差网络详解
ResNet残差网络是一种深度神经网络架构主要用于解决深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题特别在深层网络的训练中表现出色。
ResNet 的核心概念
1. 残差学习
在传统的深度神经网络中每一层学习直接映射 H ( x ) H(x) H(x)。在残差网络中层学习残差映射 F ( x ) H ( x ) − x F(x) H(x) - x F(x)H(x)−x。模型的目标是优化残差映射而不是优化直接映射。
2. 残差块Residual Block
残差块包含跳跃连接或快捷连接允许输入 x x x 绕过一个或多个层。一个残差块可以表示为 y F ( x , W i ) x y F(x, {W_i}) x yF(x,Wi)x。这里 F ( x , W i ) F(x, {W_i}) F(x,Wi) 表示权重为 W i {W_i} Wi 的层所学习的残差映射 x x x 是块输入 y y y 是块输出。
3. 跳跃连接Skip Connection
跳跃连接直接将输入添加到后续层的输出。它们有助于缓解梯度消失问题因为梯度可以通过这些连接直接传播。
数学原理
1. 残差学习公式 残差学习可以数学表示为 y F ( x , W i ) x y F(x, {W_i}) x yF(x,Wi)x 其中 F ( x , W i ) F(x, {W_i}) F(x,Wi) 是权重为 W i {W_i} Wi 的层的输出 x x x 是输入 y y y 是输出。
2. 梯度传播
在残差网络中梯度直接通过跳跃连接传播从而减少梯度消失的风险。梯度更新公式中包含了跳跃连接部分帮助保持梯度的稳定性。
代码
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, BatchNormalization, ReLU, Adddef residual_block(x, filters, kernel_size3):y Conv2D(filters, kernel_size, paddingsame)(x)y BatchNormalization()(y)y ReLU()(y)y Conv2D(filters, kernel_size, paddingsame)(y)y BatchNormalization()(y)out Add()([x, y]) # 跳跃连接out ReLU()(out)return out# 输入层
inputs Input(shape(64, 64, 3))# 创建残差块
x Conv2D(64, 3, paddingsame)(inputs)
x residual_block(x, 64)
x residual_block(x, 64)# 构建模型
model tf.keras.Model(inputsinputs, outputsx)model.summary()这个示例创建了一个包含两个残差块的简单 ResNet 模型。每个残差块包含两个卷积层和一个跳跃连接通过 Add() 将输入和卷积层的输出相加。这种结构有助于缓解深层网络中的梯度消失问题使得可以构建更深的网络结构
ResNet 与传统神经网络的区别
传统深度网络试图直接学习输入到输出的映射。ResNet 通过残差块学习输入与输出之间的差异残差。这种方法使得网络可以更深同时保持训练的有效性。
ResNet 的引入是深度学习领域的一次重大创新它使得训练非常深的网络成为可能显著提高了图像识别和分类任务的性能。
