引导者## 残差神经网络### 简介深度神经网络在学习丰富的特征表示方面非常强大，这推动了图像识别和自然语言处理等领域的进步。然而，随着网络深度的增加，训练变得更加困难，并且会出现
梯度消失/爆炸
问题，这会阻碍收敛。
残差神经网络 (ResNet)
的提出就是为了解决这些问题，它引入了一种新的网络结构——
残差块 (Residual Block)
。### 残差块#### 动机在传统的深度神经网络中，每一层都学习输入数据的特征表示，并将输出传递给下一层。然而，随着网络深度的增加，梯度在反向传播过程中会逐渐衰减，导致靠近输入层的参数更新缓慢。这使得网络难以训练，并且性能会下降。#### 结构残差块通过引入
跳跃连接 (Skip Connection)
来解决这个问题。一个残差块包含两个或多个卷积层，以及一个将输入直接加到输出的跳跃连接。如下图所示：[图片：残差块结构图]#### 公式假设残差块的输入为 $x$，输出为 $y$，则残差块的运算可以表示为：$y = F(x) + x$其中，$F(x)$ 表示残差块中卷积层的运算，$+ x$ 表示跳跃连接的操作。#### 优势
缓解梯度消失/爆炸问题:
跳跃连接允许梯度直接从较深的层流向较浅的层，从而缓解了梯度消失/爆炸问题，使得训练更深层的网络成为可能。
提高特征重用:
跳跃连接允许网络更容易地学习恒等映射，从而促进了特征的重用，并提高了模型的表达能力。### ResNet 架构#### 结构ResNet 通常由多个残差块堆叠而成，每个残差块包含多个卷积层和跳跃连接。在 ResNet 中，通常会使用
bottleneck
结构来减少参数数量和计算量，bottleneck 结构由 1x1，3x3 和 1x1 的卷积层组成。[图片：ResNet 架构图]#### 变体ResNet 有多种变体，例如 ResNet-18，ResNet-34，ResNet-50，ResNet-101 和 ResNet-152 等。这些变体主要在于网络的深度和残差块的数量不同。### ResNet 的应用ResNet 在许多计算机视觉任务中都取得了巨大的成功，例如：
图像分类:
ResNet 在 ImageNet 图像分类竞赛中取得了突破性的成果。
目标检测:
ResNet 可以作为目标检测模型的骨干网络，例如 Faster R-CNN 和 YOLO。
语义分割:
ResNet 可以用于语义分割任务，例如 DeepLab 和 PSPNet。### 总结ResNet 是一种强大的深度神经网络架构，它通过引入残差块有效地解决了梯度消失/爆炸问题，并提高了模型的表达能力。ResNet 的出现极大地推动了深度学习的发展，并在多个领域取得了突破性的成果。
残差神经网络
简介深度神经网络在学习丰富的特征表示方面非常强大，这推动了图像识别和自然语言处理等领域的进步。然而，随着网络深度的增加，训练变得更加困难，并且会出现**梯度消失/爆炸**问题，这会阻碍收敛。**残差神经网络 (ResNet)** 的提出就是为了解决这些问题，它引入了一种新的网络结构——**残差块 (Residual Block)**。
残差块
动机在传统的深度神经网络中，每一层都学习输入数据的特征表示，并将输出传递给下一层。然而，随着网络深度的增加，梯度在反向传播过程中会逐渐衰减，导致靠近输入层的参数更新缓慢。这使得网络难以训练，并且性能会下降。
结构残差块通过引入**跳跃连接 (Skip Connection)** 来解决这个问题。一个残差块包含两个或多个卷积层，以及一个将输入直接加到输出的跳跃连接。如下图所示：[图片：残差块结构图]
公式假设残差块的输入为 $x$，输出为 $y$，则残差块的运算可以表示为：$y = F(x) + x$其中，$F(x)$ 表示残差块中卷积层的运算，$+ x$ 表示跳跃连接的操作。
优势* **缓解梯度消失/爆炸问题:** 跳跃连接允许梯度直接从较深的层流向较浅的层，从而缓解了梯度消失/爆炸问题，使得训练更深层的网络成为可能。 * **提高特征重用:** 跳跃连接允许网络更容易地学习恒等映射，从而促进了特征的重用，并提高了模型的表达能力。
ResNet 架构
结构ResNet 通常由多个残差块堆叠而成，每个残差块包含多个卷积层和跳跃连接。在 ResNet 中，通常会使用 **bottleneck** 结构来减少参数数量和计算量，bottleneck 结构由 1x1，3x3 和 1x1 的卷积层组成。[图片：ResNet 架构图]
变体ResNet 有多种变体，例如 ResNet-18，ResNet-34，ResNet-50，ResNet-101 和 ResNet-152 等。这些变体主要在于网络的深度和残差块的数量不同。
ResNet 的应用ResNet 在许多计算机视觉任务中都取得了巨大的成功，例如：* **图像分类:** ResNet 在 ImageNet 图像分类竞赛中取得了突破性的成果。 * **目标检测:** ResNet 可以作为目标检测模型的骨干网络，例如 Faster R-CNN 和 YOLO。 * **语义分割:** ResNet 可以用于语义分割任务，例如 DeepLab 和 PSPNet。
总结ResNet 是一种强大的深度神经网络架构，它通过引入残差块有效地解决了梯度消失/爆炸问题，并提高了模型的表达能力。ResNet 的出现极大地推动了深度学习的发展，并在多个领域取得了突破性的成果。
