Que signifie exactement l'erreur dans le module résiduel ?

Le module résiduel est une technique couramment utilisée en apprentissage profond, utilisée pour résoudre le problème de disparition de gradient et d'explosion de gradient, et améliorer la précision et la stabilité du modèle. Son cœur est la connexion résiduelle, qui ajoute des données d'entrée et des données de sortie pour former une connexion intercouche, permettant au modèle d'apprendre plus facilement les informations résiduelles. L'erreur fait référence à l'erreur au niveau de la jonction résiduelle. Dans ce qui suit, ce concept sera expliqué en détail.

Dans le deep learning, l'erreur fait généralement référence à la différence entre la valeur prédite des données d'entraînement et la valeur réelle, également appelée perte. Dans le module résiduel, la méthode de calcul de l'erreur est différente du modèle de réseau neuronal ordinaire, notamment sur les deux aspects suivants :

1 Erreur de calcul résiduel

Le résidu dans le module résiduel est connecté en saisissant Les données sont. ajouté aux données de sortie pour obtenir une connexion multicouche. Lors de la jointure résiduelle, nous devons calculer le résidu, qui est la différence entre les données d'entrée et les données de sortie. Afin de mesurer l'erreur dans le calcul des résidus, des indicateurs tels que l'erreur quadratique ou l'erreur quadratique moyenne sont généralement utilisés. L'erreur quadratique est le carré de la différence entre la valeur prédite et la valeur vraie, tandis que l'erreur quadratique moyenne est la moyenne des erreurs quadratiques. En réduisant l'erreur de calcul résiduelle, nous pouvons savoir que plus la différence au niveau de la connexion résiduelle est faible, meilleur est l'effet d'ajustement du modèle.

2. Erreur de propagation résiduelle

Dans le module résiduel, la connexion résiduelle ajoute non seulement les données d'entrée aux données de sortie, mais propage également l'erreur aux niveaux précédents. L'erreur de propagation résiduelle fait donc référence à l'erreur impliquée dans la propagation des erreurs de la couche de sortie vers les couches précédentes. Dans les réseaux neuronaux traditionnels, les erreurs ne peuvent être propagées qu'à partir de la couche de sortie, tandis que dans le module résiduel, les erreurs peuvent être propagées vers l'avant et vers l'arrière à partir de la connexion résiduelle. Cette méthode de propagation peut permettre au modèle d'apprendre plus facilement les informations de différence résiduelles. , améliorant ainsi la précision et la stabilité du modèle.

Par conséquent, pendant le processus de formation, il est nécessaire de minimiser l'erreur au niveau de la connexion résiduelle tout en garantissant que l'erreur peut être efficacement propagée aux couches précédentes. Afin d'atteindre cet objectif, l'algorithme de rétro-propagation peut être utilisé pour calculer le gradient d'erreur et les paramètres du modèle peuvent être mis à jour via l'algorithme d'optimisation, de sorte que l'erreur soit progressivement réduite et que la précision du modèle soit progressivement améliorée.

Il convient de noter que l'erreur sous le module résiduel est relative au réseau neuronal ordinaire. Elle met l'accent sur la différence entre l'entrée et la sortie, tandis que le réseau neuronal ordinaire met l'accent sur la différence entre l'entrée et la prédiction. Par conséquent, lors de la conception et de l'optimisation du module résiduel, il est nécessaire de réfléchir à la manière d'utiliser efficacement les informations résiduelles pour améliorer la capacité d'expression et la capacité de généralisation du modèle, obtenant ainsi de meilleures performances.

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