首先,残差块最显著的作用是加强深度神经网络的表达能力。随着深度的增加,神经网络的表达能力会变得越来越强,但会受到梯度消失和梯度爆炸等问题的影响。由于残差块可以通过跳过一定数量的层来实现直接连接,因此它有助于减轻这些困扰,避免因训练深度神经网络而导致的性能下降。 其次,残差块可以通过跳过一定数量的层来实现直...
残差块是长什么样子的呢?用残差边“包”起来的一部分就可以看作是个残差快。我在图中写了stage1到stage4(补充一下:一般图像的尺寸减半、通道数翻倍时我们就认为算一个stage,不过这些维度在上图中看不出来,上图中显示的都是卷积核的尺寸和通道数,不要搞混了),每个stage其实都用了不同的残差快,ResNet的重点...
ResNet在深度学习领域中的作用关键在于它通过引入残差块，实现了一种对输入信号的恒等变换。这种设计旨在解决深度神经网络训练过程中常遇到的梯度消失或梯度爆炸问题，以及提高模型的泛化能力。ResNet通过在每一层后添加一个“skip connection”，即跳过连接，使得网络的输出可以视为输入信号的直接加权和。这一...
对网络的深度不会过于敏感（自适应差分方程的步长），同时简化网络的结构，让网络结构更加均匀化，从几何...
就通过这些重复的残差块结构,我们通过控制层数以及残差块中卷积核尺寸和通道数,就得到了各个不同的ResNet了。到此,不管是ResNet几,其网络结构都可以按同样逻辑理解了。 等等,图中实线和虚线的残差边有啥区别?先说结论: 实线的残差边,就是直接相连到结果,也就是最简单最简单的一条线,对应identity_block; ...