Pengenalan kepada ResNet dan ciri uniknya

ResNet ialah CNN yang direka untuk menyelesaikan masalah kecerunan yang hilang dalam rangkaian dalam. Seni binanya membolehkan rangkaian mempelajari pelbagai lapisan ciri dan mengelak daripada terperangkap dalam minima tempatan.

Kenapa guna ResNet?

Meningkatkan bilangan lapisan rangkaian neural dalam boleh meningkatkan ketepatan model, tetapi apabila bilangan lapisan terus meningkat, ketepatan akan berkurangan. Ini kerana apabila kedalaman rangkaian meningkat, ralat latihan juga meningkat, akhirnya membawa kepada peningkatan ralat ujian. Akibatnya, rangkaian tidak digeneralisasikan dengan baik apabila memproses data baharu, mengurangkan kecekapan. Secara umum, menambah bilangan lapisan dalam model tidak meningkatkan prestasi model dengan ketara, tetapi boleh menyebabkan kemerosotan prestasi.

Kita boleh menggunakan rangkaian sisa untuk menyelesaikan masalah degradasi ini.

Rangkaian sisa memindahkan input terus ke output dengan menambahkan pemetaan identiti antara lapisan, membolehkan rangkaian mempelajari fungsi dengan berkesan. Kelebihan ini ialah ia mengekalkan maklumat input, mengelakkan masalah kecerunan yang lenyap, dan meningkatkan kecekapan latihan rangkaian.

Khususnya:

Salah satu inovasi utama ResNet ialah pengenalan sambungan baki Melalui kaedah sambungan ini, rangkaian dapat mengekalkan aliran maklumat dengan lebih baik dan menyelesaikan masalah kecerunan yang lenyap. Sambungan sisa ialah pintasan yang membolehkan maklumat memintas satu atau lebih lapisan rangkaian secara terus dan dihantar ke output. Kaedah sambungan ini membolehkan rangkaian mempelajari fungsi baki dan membuat kemas kini kecil pada parameter, dengan itu mempercepatkan penumpuan rangkaian dan meningkatkan prestasi. Dengan memanfaatkan sambungan sisa, ResNet mencapai peningkatan prestasi yang ketara dalam rangkaian dalam.

Idea sambungan baki adalah untuk mencapai pemetaan input-ke-output yang lebih mudah dengan mempelajari fungsi baki.

Ciri ResNet

Berikut adalah ciri utama seni bina ResNet (rangkaian sisa):

Sambungan baki: ResNet mengandungi sambungan baki, yang boleh melatih rangkaian saraf yang sangat dalam dan mengurangkan masalah kecerunan yang hilang.

Pemetaan identiti: ResNet menggunakan pemetaan identiti sebagai fungsi sisa, menjadikan proses latihan lebih mudah dengan mempelajari pemetaan baki dan bukannya pemetaan sebenar.

Kedalaman: ResNet boleh mencipta rangkaian saraf yang sangat dalam, yang boleh meningkatkan prestasi tugas pengecaman imej.

Parameter yang lebih sedikit: ResNet menggunakan lebih sedikit parameter untuk mendapatkan hasil yang lebih baik, menjadikan pengiraan lebih cekap.

Hasil yang lebih maju: ResNet telah mencapai hasil yang lebih maju pada pelbagai tugas pengecaman imej, dan ResNet telah menjadi penanda aras yang digunakan secara meluas untuk tugas pengecaman imej.

Kaedah serba boleh dan berkesan: Sambungan sisa ialah kaedah umum dan berkesan untuk membolehkan rangkaian yang lebih dalam.

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada ResNet dan ciri uniknya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!