深度神经网络学习模型:残差网络(ResNet)
- AIUST.Com
- 2023-03-17 12:15
残差网络(Residual Network,ResNet)是一种深度神经网络模型,旨在解决深度神经网络训练过程中的梯度消失问题。ResNet通过添加残差连接(residual connection)来实现网络的跨层学习,从而使得网络训练过程更加容易。
在ResNet中,每个基本块(building block)由两个卷积层和一个残差连接组成。残差连接将输入特征映射直接添加到基本块的输出特征映射上,从而使得网络可以学习到残差(即输入与输出之间的差异)。ResNet使用了以下形式的残差块:
\(\mathbf{y} = \mathcal{F}(\mathbf{x}, \mathbf{W}) + \mathbf{x}\)
其中,\(\mathbf{x}\) 是输入特征向量,\(\mathbf{y}\) 是输出特征向量,\(\mathcal{F}(\mathbf{x}, \mathbf{W})\) 表示基本块的映射函数,\(\mathbf{W}\) 表示基本块的权重。相比于普通的神经网络,ResNet的主要改进在于添加了跨层连接,这些跨层连接可以让信息直接从前向传播到后面的层中,从而有效地减轻了梯度消失的问题。
为了进一步增加网络的深度,ResNet还使用了残差块的堆叠形式,即将多个残差块连接在一起。在训练过程中,ResNet采用了批量归一化(batch normalization)和随机失活(dropout)等技术来进一步提高模型的性能。
时空复杂度
残差网络(ResNet)的时间复杂度和空间复杂度取决于网络深度、输入大小和每个残差块中卷积层的通道数。
假设输入大小为 \(H \times W\),残差网络的深度为 \(D\),每个残差块中的卷积层的通道数为 \(C\),那么该网络的时间复杂度和空间复杂度可以表示为:
- 时间复杂度:\(O(DCH^2W^2)\)。这是因为每个残差块包含了两个卷积层,每层卷积的计算量与输入大小、通道数相关,网络的总时间复杂度与深度、输入大小和通道数都有关系。
- 空间复杂度:\(O(DCH^2W^2)\)。这是因为在前向计算过程中,需要保存每个残差块中的输入和输出特征图,网络的总空间复杂度也与深度、输入大小和通道数相关。
需要注意的是,随着网络深度和输入大小的增加,残差网络的时间复杂度和空间复杂度也会增加。因此,在实际应用中需要根据任务需求和硬件设备的限制,选择适当的网络深度和输入大小。同时,也可以采用一些加速技术(如深度可分离卷积、宽度乘数、剪枝等)来降低网络的时间复杂度和空间复杂度。
ResNet在ImageNet图像分类和COCO目标检测等任务上表现出了出色的性能,同时也在各种视觉任务中得到了广泛的应用。
ResNet的优点有:
可以有效地增加网络的深度,提高模型的性能。
可以简化网络的优化过程,避免梯度消失或爆炸。
可以灵活地删除冗余信息,降低计算复杂度。
ResNet的缺点有:
需要设计合理的残差模块和跳跃连接,否则可能导致过拟合或欠拟合。
需要考虑不同层之间的特征维度和尺寸匹配问题,否则可能影响信息传递。
需要针对不同任务和数据集调整超参数和结构设置,否则可能无法发挥最佳效果。
- 神经网络
相关文章
资讯
- 2天前
什么?这届大学生的全能AI伙伴来啦!讯飞星火X1全新升级!
- 1周前
3000万台快反王2下线铸里程碑,全球科技大会擘画未来智造
- 2周前
邦彦技术发布在即,Nuwaai智能体数字人平台即将亮相世界人工智能大会(WAIC)
- 2周前
“云上真机”惊艳西子湖畔 — 邦彦云PC亮相2025浙江CIO半年度峰会
- 2周前
魔乐社区AIGC创作专区正式上线
- 3周前
深度理解,服务在地|Moka 用本地化实践深化全球布局
- 3周前
最高3000万!全球科技闪亮苏州,“赢在苏州”2025第二届全球创新创业大赛圆满落幕!
- 3周前
易联众智鼎云帆大模型成功完成生成式人工智能服务登记
- 1个月前
智造中枢,绿色跃迁:山特赋能红门工厂智能升级
- 1个月前
AI + 校招|精准切入最“耗”环节,让每次招聘更“好”为组织赋能
- 1个月前
小散工程防灾减灾的背后:AI重塑风险减量新范式
- 1个月前
2025HDC华为天气上新系统级天气智能体,引领更智能的气象服务
- 1个月前
云南医保公共服务平台牵手AI 为群众幸福“加码”
- 1个月前
易联众区块链应用技术获批国家发明专利
- 1个月前
易联众基于私域大模型的医保解决方案入选福建AI典型案例
原创
荐读
-
5G+AR加持 晨星机器人掀起“智能化+人机交互”制造新趋势
2021世界制造业大会于11月22日在合肥落下帷幕。为期四天的大会中,作为向世界展示智能制造全面能力的窗口,联想展示了一系列让人惊喜的创新产品。现场展示的ThinkPad X1 Fold整体重量仅有1公斤,折叠起来之后的厚度大约为24毫米。当保持半开状态时,可以像拿本书一样握住,并且能同时运行两个应用程序。使用固定在中间的键盘之后,瞬间变...
-
智能手机竞争中失败,日本在联网汽车领域举步维艰
据外媒报道,在制造带有数字联网服务的汽车的竞争中,丰田汽车和日产汽车面临着被本土市场拖累的风险。与美国和欧洲的汽车消费者不同的是,日本消费者不愿意为这些联网功能和服务买单。结果就是:日本只有10%的汽车...
-
2020年河南省将推广应用3万台工业机器人
到2020年,推广应用3万台工业机器人,建设1000条智能生产线、300个智能车间、150个智能工厂……4月16日,在2018两岸智能装备制造郑州论坛上,河南省工信委发布了《2017年河南省智能制造白皮书》,河南智能制造的2020...