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残差(Residual)

残差

残差(Residual)是深度学习中常用的概念,尤其是在残差网络(ResNet)和类似架构中。残差的核心思想是通过引入“跳跃连接”(Skip Connection),使得神经网络能够学习输入和输出之间的差异(即残差),而不是直接学习输出本身。这种方法有助于缓解深度神经网络训练中的梯度消失梯度爆炸问题。

残差的定义:

在传统的神经网络中,每一层的输出是基于输入的某种非线性变换。但在残差网络中,每一层的输出是通过添加原输入(即残差)与经过变换后的结果进行结合,形式如下:

y = F ( x ) + x y = F(x) + x y=F(x)+x

其中:

  • x x x 是当前层的输入,
  • F ( x ) F(x) F(x) 是当前层的变换(通常是卷积层或全连接层的输出),
  • y y y 是当前层的输出。

在这个公式中,残差就是 F ( x ) F(x) F(x),即网络学习的部分,而 x x x 是输入。这种连接方式允许信息直接从上一层传递到下一层,而不会经过复杂的变换,从而帮助网络更容易训练。

为什么使用残差:

  1. 缓解梯度消失/梯度爆炸:深度网络训练时,梯度消失或梯度爆炸问题会导致模型无法有效训练。通过残差连接,梯度可以直接传播,减缓了这些问题。
  2. 更容易训练深层网络:残差学习使得训练更深层次的神经网络成为可能,因为网络不需要学习复杂的映射,只需要学习输入与输出之间的差异。
  3. 信息传递更加高效:通过跳跃连接,网络可以保留更多的原始信息(输入 x x x),这有助于更好的表示学习。

在ResNet中的应用:

在ResNet中,残差块(Residual Block)包含了一个跳跃连接,输入数据 x x x 会直接加到经过卷积处理后的结果上。这种结构使得深层网络能够更容易训练,极大地提高了深度网络的性能。ResNet的核心思想就是通过“残差学习”来优化深度网络的训练过程。

总结:

残差本质上是通过跳跃连接直接将输入数据加到当前层的输出上,从而让网络学习输入和输出之间的差异,而不是直接学习整个映射。这样做不仅可以提高训练效率,还能使网络能够更好地处理梯度问题,尤其是在深层网络中。

http://www.xdnf.cn/news/1151.html

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