Les réseaux résiduels profonds sont composés de plusieurs réseaux peu profonds

Residual Network (ResNet) est un réseau neuronal convolutionnel profond (DCNN) unique dans sa capacité à former et optimiser des structures de réseau très profondes. Sa proposition a grandement favorisé le développement du domaine de l'apprentissage profond et a été largement utilisée dans des domaines tels que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. ResNet résout le problème de la disparition et de l'explosion du gradient en introduisant une connexion résiduelle, ce qui permet au réseau de sauter certaines couches pendant le processus d'apprentissage, transmettant ainsi mieux les informations sur le gradient. Cette conception facilite la formation du réseau, réduit la complexité et la quantité de paramètres du réseau et améliore également les performances du réseau. En utilisant des connexions résiduelles, ResNet est capable d'atteindre des profondeurs de réseau très profondes, dépassant même 1 000 couches. Cette structure de réseau approfondie a obtenu des résultats remarquables dans des tâches telles que la classification d'images, la détection de cibles et la segmentation sémantique, devenant ainsi une étape importante dans le domaine de l'apprentissage profond.

L'idée principale de ResNet est de construire un chemin de « saut de connexion » en introduisant la connexion résiduelle pour ajouter directement l'entrée de la couche précédente à la sortie de la couche suivante. L'avantage est que cela facilite l'apprentissage par le réseau de certaines caractéristiques ou modèles, évite le problème de difficulté de formation des réseaux profonds et réduit le phénomène de disparition de gradient, améliorant ainsi la vitesse de convergence et la capacité de généralisation du réseau. Cette conception de connexion sautée permet aux informations de passer directement à travers le réseau, ce qui permet au réseau d'apprendre plus facilement le résidu, c'est-à-dire la différence entre l'entrée et la sortie. En introduisant de telles connexions sautées, ResNet peut augmenter la profondeur du réseau en ajoutant des couches supplémentaires sans entraîner de dégradation des performances. Par conséquent, ResNet est devenu l’une des architectures les plus importantes du deep learning.

Par rapport aux réseaux neuronaux convolutifs traditionnels, ResNet utilise des blocs résiduels pour construire chaque couche, et pas seulement de simples cartes de caractéristiques. Chaque bloc résiduel se compose de plusieurs couches convolutives et de fonctions d'activation non linéaires, et il existe également une connexion résiduelle. Cette conception permet à ResNet de mettre en œuvre des structures de réseau très approfondies, telles que ResNet-50, ResNet-101 et ResNet-152, etc., avec un nombre de couches atteignant respectivement 50, 101 et 152. Grâce à l'introduction de blocs résiduels, ResNet résout les problèmes de disparition et d'explosion de gradient dans les réseaux profonds, améliorant ainsi efficacement les performances du réseau et la vitesse de convergence de la formation. Par conséquent, ResNet est devenu l’une des structures de réseau les plus importantes et les plus populaires en matière d’apprentissage profond.

Une autre caractéristique importante de ResNet est sa capacité à se comporter comme un ensemble de réseaux relativement superficiels. Plus précisément, chaque bloc résiduel ResNet peut être considéré comme une nouvelle méthode d'extraction de fonctionnalités capable de capturer efficacement des fonctionnalités de différentes échelles et abstractions et de les intégrer de manière organique. De plus, les connexions sautées entre ces blocs résiduels peuvent être considérées comme une opération d'ensemble spéciale utilisée pour fusionner les fonctionnalités précédentes avec les fonctionnalités ultérieures, permettant ainsi au réseau de mieux apprendre les fonctionnalités et les modèles complexes. Cette structure permet à ResNet d'effectuer un apprentissage plus approfondi des fonctionnalités tout en évitant le problème du gradient de disparition et en améliorant les performances et la capacité de généralisation du modèle.

Cette combinaison similaire à un réseau relativement peu profond confère à ResNet une forte interprétabilité et de fortes performances de généralisation. Étant donné que chaque bloc résiduel peut être considéré comme un extracteur de caractéristiques indépendant, en visualisant la sortie de chaque bloc résiduel, nous pouvons mieux comprendre le processus d'apprentissage et les capacités de représentation des caractéristiques du réseau. L'introduction de connexions sautées peut réduire la perte d'informations sur les fonctionnalités, améliorant ainsi la capacité de généralisation du réseau.

En bref, l'introduction de ResNet a grandement favorisé le développement du domaine de l'apprentissage profond. Son succès est largement attribué à sa conception unique de connexions résiduelles et de blocs résiduels, qui permet au réseau d'atteindre une structure et un comportement très profonds. comme une collection de réseaux relativement superficiels. De cette manière, ResNet peut mieux apprendre des caractéristiques et des modèles complexes, et peut également améliorer les capacités d'interprétabilité et de généralisation du réseau, apportant ainsi une grande valeur aux applications dans des domaines tels que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.

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