ResNet（殘差神經網絡）是一種深度卷積神經網絡架構，通過引入“殘差學習”來解決深度網絡訓練中的退化問題。其核心思想在于通過跳過某些中間層級，將層的激活值直接鏈接到后續層，從而創建一個殘差塊。這些殘差塊被堆疊起來以創建ResNet。以下是關于ResNet網絡結構的相關信息：
ResNet的基本結構
- 殘差塊（Residual Block）：每個殘差塊通常包含兩個卷積層，每個卷積層后接一個批量規范化層和ReLU激活函數。然后，輸入直接加到輸出上，形成跳躍連接。
- 網絡結構：ResNet網絡是參考了VGG19網絡，在其基礎上進行了修改，并通過短路機制加入了殘差單元。變化主要體現在ResNet直接使用stride=2的卷積做下采樣，并且用global average pool層替換了全連接層。
ResNet的工作原理
- 殘差學習的作用：殘差學習通過引入快捷連接（shortcut connections）或跳躍連接（skip connections），允許信息在不經過中間層的情況下直接傳遞到后續層，這有助于緩解梯度消失問題，使網絡可以更有效地訓練更深的層次結構。
- 如何通過殘差學習提高性能：通過殘差學習，網絡不是去擬合底層的映射，而是去擬合殘差映射（H(x) - x），這樣降低了學習難度，提高了模型的收斂速度。
ResNet的主要優勢
- 解決梯度消失問題：通過引入殘差連接，使得信息可以更容易地在網絡中傳遞，從而有效解決了梯度消失和梯度爆炸的問題。
- 訓練更深的網絡：ResNet能夠訓練超過100層甚至更多層次的深度神經網絡，而不會出現梯度消失或梯度爆炸的問題。
- 高表達能力：由于其結構設計，ResNet具有很高的表達能力，可以捕捉到復雜的特征和模式。
ResNet的應用
- 計算機視覺：ResNet在計算機視覺領域取得了顯著成效，廣泛應用于圖像分類、目標檢測和語義分割等任務。
- 其他領域：盡管主要應用于計算機視覺，但ResNet的原理也可以應用于其他深度學習領域，如自然語言處理和語音識別等。
通過上述分析，我們可以看到ResNet網絡結構通過其獨特的殘差學習機制，不僅解決了深度網絡訓練中的關鍵問題，還顯著提高了模型的性能，使其成為深度學習領域的重要里程碑。
