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一、ResNet 的核心思想#xff1a;残差学习#xff08;Residual Learning#xff09;
二、ResNet 的基本原理
三、ResNet 网络结构
1. 残差块#xff08;Residual Block#xff09; ResNet 的跳跃连接类型
2. 网络结构图示
四、ResNet 的特点和优势
五、ResNe…目录
一、ResNet 的核心思想残差学习Residual Learning
二、ResNet 的基本原理
三、ResNet 网络结构
1. 残差块Residual Block ResNet 的跳跃连接类型
2. 网络结构图示
四、ResNet 的特点和优势
五、ResNet 的局限
六、ResNet 的变体
七、ResNet 的应用场景 ResNetResidual Network 是由何恺明等人于 2015 年提出的一种深层卷积神经网络结构。它在 ILSVRC 2015 比赛中取得了图像分类、检测等多个任务的突破性成果。ResNet 的主要创新在于引入了“残差连接”Residual Connections有效地解决了深层神经网络的梯度消失和梯度爆炸问题使得网络可以堆叠更多层显著提升模型的表达能力和分类效果。
一、ResNet 的核心思想残差学习Residual Learning
在传统的深层网络中随着层数的增加网络的训练难度会显著提高容易导致梯度消失Gradient Vanishing或梯度爆炸Gradient Explosion问题。深度网络可能出现退化现象即层数增加带来的错误率上升而不是模型的性能提升。ResNet 的提出正是为了解决这一问题其核心思想是通过残差块Residual Block引入“跳跃连接”Skip Connection使得网络可以“跳跃”几层进行信息传递。这一方法不仅有效防止了梯度消失还使得网络可以更深参数更少。
二、ResNet 的基本原理
在传统的深层神经网络中随着层数的加深梯度会逐渐消失或爆炸导致模型的训练变得困难甚至出现退化问题。ResNet 的核心思想是通过引入“残差连接”来直接将输入传递到下一层网络。即每一层的输出不仅依赖于上一层的输出还加上了输入的“跳跃连接”即
这里
x 是输入特征。F(x) 是通过卷积、激活等操作生成的特征。y 是残差单元的输出。
这种结构称为“残差块”Residual Block它通过直接引入输入将信息从浅层直接传递到深层有效缓解了梯度消失的问题使得更深层次的网络也能够有效训练。
三、ResNet 网络结构
ResNet 的网络结构由多个残差块和一些普通卷积层、池化层组成。根据网络的深度不同ResNet 主要有以下几种版本
ResNet-18/34较浅的网络结构适用于较小的数据集和不需要极深网络的任务。ResNet-50/101/152较深的网络结构通过“瓶颈结构”Bottleneck进一步加深网络层数用于处理更复杂的图像数据集。
1. 残差块Residual Block
ResNet 的残差块有两种基本结构
基本残差块Basic Residual Block用于较浅的网络如 ResNet-18 和 ResNet-34。瓶颈残差块Bottleneck Residual Block用于较深的网络如 ResNet-50、ResNet-101 和 ResNet-152该结构通过 1×1 卷积降维和升维减少参数量的同时加深网络。 基本残差块的结构图如下 输入特征经过第一个卷积层产生输出 F(x)。将输入 x 直接与 F(x) 相加形成残差连接得到yF(x)x。
瓶颈残差块的结构图如下
输入首先经过 1×1 卷积降维然后经过 3×3 卷积提取特征最后通过 1×1 卷积升维。输出 F(x) 与输入 x 相加形成残差连接输出为 yF(x)x。 ResNet 的跳跃连接类型 ResNet 中的跳跃连接主要有两种类型恒等映射Identity Mapping 和 卷积映射Convolution Mapping。 恒等映射当输入和输出的通道数相同时直接将输入加到输出上。即在不改变通道数的情况下直接执行加法。卷积映射当输入和输出的通道数不一致时在跳跃连接处使用 1×1 卷积来升维或降维使输入和输出维度一致。这种方式常用于瓶颈残差块的跳跃连接。 2. 网络结构图示
在 ResNet 中残差块和卷积层的堆叠方式因版本不同而略有差异。 以下是 ResNet-50 的网络结构图解
输入层224×224 尺寸的输入图像。第一层卷积一个 7×7 卷积层步长为 2通道数为 64。池化层3×3 的最大池化层步长为 2。残差层分为 4 个阶段每个阶段包括若干个瓶颈残差块。 Stage 13 个瓶颈残差块每个瓶颈层输出通道数为 256。Stage 24 个瓶颈残差块输出通道数为 512。Stage 36 个瓶颈残差块输出通道数为 1024。Stage 43 个瓶颈残差块输出通道数为 2048。全局平均池化层通过全局平均池化将每个通道的特征压缩为一个值。全连接层输出类别数的概率分布。
四、ResNet 的特点和优势
梯度流通更顺畅通过残差连接有效缓解了深层网络的梯度消失问题使得梯度能够更顺利地传播到浅层。易于训练即使在网络层数很深的情况下残差连接也可以保证训练过程的稳定性。优越的性能相比于其他深层网络如 VGGResNet 的参数更少但表现更优异是许多图像处理任务中的经典结构。可扩展性残差块的结构简单易用适合扩展到更深、更复杂的网络结构中。
五、ResNet 的局限
尽管 ResNet 解决了深度学习中的许多问题但仍存在一些不足
参数量大虽然 ResNet 已优化过计算量但对于一些移动设备和嵌入式设备仍然较大。结构复杂对于一些非图像任务直接迁移 ResNet 会出现过拟合或计算开销过大的问题。低效的计算ResNet 的残差连接在部分情况下仍有冗余操作后续的改进网络如 ResNeXt、DenseNet 等在此基础上优化了计算效率。
六、ResNet 的变体
基于 ResNet 结构出现了很多改进版本包括但不限于
ResNeXt通过分组卷积的方式优化计算效率减少参数量。DenseNet在残差连接的基础上增加了密集连接Dense Connections使得浅层特征直接传递到深层进一步减少了参数冗余。Wide ResNet相比增加网络深度通过增加网络宽度的方式来提升模型的表达能力适用于计算资源丰富的场景。Dual Path Network融合 ResNet 和 DenseNet 的特点进一步提升特征传递的效率。
七、ResNet 的应用场景
ResNet 网络凭借其强大的表达能力和良好的训练效果在图像分类、目标检测、图像分割等多个任务中广泛应用。此外ResNet 作为主流的特征提取模块也在多种复杂模型如 Faster R-CNN、YOLO中作为骨干网络Backbone进行迁移。
