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1. 梯度消失问题
2. 残差学习的引入
3. 跳跃连接#xff08;Shortcut Connections#xff09;
4. 恒等映射与维度匹配
5. 反向传播与梯度流
6. 网络深度与性能
总结 残差神经网络的原理是基于“残差学习”的概念#xff0c;它旨在解决深度神经网络训练中的梯度消…目录
1. 梯度消失问题
2. 残差学习的引入
3. 跳跃连接Shortcut Connections
4. 恒等映射与维度匹配
5. 反向传播与梯度流
6. 网络深度与性能
总结 残差神经网络的原理是基于“残差学习”的概念它旨在解决深度神经网络训练中的梯度消失或梯度爆炸问题并允许网络随着层数的增加而持续深化。以下是残差神经网络原理的详细解释
1. 梯度消失问题
在传统的深层神经网络中随着层数的增加梯度在反向传播过程中可能会变得越来越小梯度消失或者变得越来越大梯度爆炸这导致网络难以训练。梯度消失问题尤其常见因为它意味着网络中的早期层几乎学不到任何东西。
2. 残差学习的引入
残差神经网络通过引入“残差”的概念来解决这个问题。残差是指目标函数与预测函数之间的差异即实际输出与期望输出之间的差值。在残差网络中不是直接学习输入到输出的映射而是学习输入到残差的映射。
3. 跳跃连接Shortcut Connections
残差网络的关键创新是跳跃连接或称为shortcut connections它允许网络中的信息直接跳过某些层。这些跳跃连接通常连接一个残差块的输入和输出形式上可以表示为 其中
yl 是第 l 个残差块的输出。xl 是第 l 个残差块的输入。ℎ()h(xl) 是跳跃连接它是一个恒等映射identity mapping即直接将输入 xl 传递到输出。(,{})F(xl,{Wl}) 是残差块中的权重层对输入 xl 的处理结果{}{Wl} 是权重。
4. 恒等映射与维度匹配
如果输入和输出的维度相同跳跃连接就是一个简单的恒等映射。如果维度不同例如在卷积层之后维度改变了那么跳跃连接会通过一个线性变换通常是1x1的卷积层来匹配维度。
5. 反向传播与梯度流
在反向传播过程中跳跃连接确保了梯度可以直接从输出层传回到较早的层。即使某些层中的梯度很小通过跳跃连接的梯度仍然可以保持较大的值从而避免了梯度消失问题。
6. 网络深度与性能
由于残差网络能够有效地训练更深层的网络因此它们可以捕获更复杂的特征并在各种任务中取得更好的性能。实验表明增加网络的深度可以提高残差网络的准确率这与传统的深层网络不同后者在达到一定深度后性能会饱和甚至退化。
总结
残差神经网络的原理是通过引入跳跃连接使得网络可以学习输入到残差的映射而不是直接学习输入到输出的映射。这种设计允许梯度在网络中顺畅流动从而解决了深层网络训练中的梯度消失问题并使得网络的深度可以大大增加提高了网络的性能。
