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在深度学习的浩瀚海中卷积神经网络CNN犹如一座灯塔而深度残差网络ResNet则是在这座塔尖的明珠。本文将深入浅出积层变种解析其在CNN中的应用继而探索ResNet的原理与优化策略如何解决过拟合构建更健壮丽的深度模型。
卷积层深度学习的基石
卷积层是CNN的基石核心。它通过卷积运算滤波器kernel在输入特征图上滑动提取局部特征。每个滤波器输出一个特征图多个滤波器构成特征图。这种局部连接方式不仅减少了参数量还保留了数据的空间信息提升了模型的表达能力。
变种与卷积层变种
随着深度的增加卷积层的变种成为必需。这包括大小、步长、填充、组积核大小、激活函数等。例如大小影响特征图的尺寸小化减少计算填充可以保持输出尺寸组积在深度方向上分组卷积减少参数量。
深差网络深度网络的优化策略
ResNet何凯明等在2015年提出通过在层间添加直接连接Skip Connection解决过拟合问题。ResBlock输入与输出间相加使网络具备回退能力即使深也能学习浅层的性能。ResNet的提出不仅深度模型训练稳定泛化能力也显著增强ImageNet竞赛上取得了佳绩。
实战代码示例ResNet模块实现
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, BatchNormalization, Activation, Add, MaxPooling2D, Dense, Flattendef residual_block(inputs, filters, strides1):x Conv2D(filters, 3, stridesstrides, paddingsame)(inputs)x BatchNormalization()(x)x Activation(relu)()(x)x Conv2D(filters, 3, paddingsame)(x)x BatchNormalization()(x)x Add()([inputs, x])x Activation(relu)()(x)return xdef resnet():inputs Input(shape(28, 28, 3)x Conv2D(64, 7, strides2, paddingsame)(inputs)x BatchNormalization()(x)x Activation(relu)()(x)x MaxPooling(3, strides2)(x)x residual_block(64, strides1)x residual(64, strides2)x residual(16, strides2)x residual(16, strides2)x AveragePooling()(x)x Flatten()(x)x Dense(10, activationsoftmax)(x)return Model(inputsinputs, outputsx)model resnet()
model.compile(optimizeradam, losssparse_categorical_crossentropy, metrics[accuracy])结语
积层与ResNet前者是深度学习演进化的关键基石后者是优化策略的创新。积层变种让CNN适应多样的数据深度而ResNet通过Skip Connection解决过拟合使模型深。理解这两者你将能构建更健壮、泛化的深度模型深度学习之旅更进一步。通过代码实践不仅掌握理论更感受深度学习的魅力。
