Rangkaian sisa dalam terdiri daripada berbilang rangkaian cetek

Residual Network (ResNet) ialah rangkaian neural convolutional dalam (DCNN) yang unik dalam keupayaannya untuk melatih dan mengoptimumkan struktur rangkaian yang sangat dalam. Cadangannya telah banyak menggalakkan pembangunan bidang pembelajaran mendalam, dan telah digunakan secara meluas dalam bidang seperti penglihatan komputer dan pemprosesan bahasa semula jadi. ResNet menyelesaikan masalah kehilangan kecerunan dan letupan kecerunan dengan memperkenalkan sambungan baki, yang membolehkan rangkaian melangkau beberapa lapisan semasa proses pembelajaran, dengan itu menyampaikan maklumat kecerunan dengan lebih baik. Reka bentuk ini menjadikan rangkaian lebih mudah untuk dilatih, mengurangkan kerumitan dan jumlah parameter rangkaian, dan juga meningkatkan prestasi rangkaian. Dengan menggunakan sambungan sisa, ResNet mampu mencapai kedalaman rangkaian yang sangat dalam, malah melebihi 1000 lapisan. Struktur rangkaian dalam ini telah mencapai hasil yang luar biasa dalam tugas seperti pengelasan imej, pengesanan sasaran dan pembahagian semantik, menjadi peristiwa penting dalam bidang pembelajaran mendalam.

Idea teras ResNet adalah untuk membina laluan "skip connection" dengan memperkenalkan sambungan baki untuk terus menambah input lapisan sebelumnya kepada output lapisan seterusnya. Kelebihan ini ialah ia memudahkan rangkaian untuk mempelajari ciri atau corak tertentu, mengelakkan masalah kesukaran dalam melatih rangkaian dalam, dan mengurangkan fenomena kecerunan yang lenyap, dengan itu meningkatkan kelajuan penumpuan rangkaian dan keupayaan generalisasi. Reka bentuk sambungan langkau ini membolehkan maklumat dihantar terus melalui rangkaian, menjadikannya lebih mudah bagi rangkaian untuk mempelajari baki, iaitu perbezaan antara input dan output. Dengan memperkenalkan sambungan langkau sedemikian, ResNet boleh meningkatkan kedalaman rangkaian dengan menambahkan lapisan tambahan tanpa menyebabkan kemerosotan prestasi. Oleh itu, ResNet telah menjadi salah satu seni bina yang sangat penting dalam pembelajaran mendalam.

Berbanding dengan rangkaian neural konvolusi tradisional, ResNet menggunakan blok sisa untuk membina setiap lapisan, bukan hanya peta ciri ringkas. Setiap blok sisa terdiri daripada berbilang lapisan konvolusi dan fungsi pengaktifan tak linear, dan terdapat juga sambungan baki. Reka bentuk ini membolehkan ResNet melaksanakan struktur rangkaian yang sangat mendalam, seperti ResNet-50, ResNet-101 dan ResNet-152, dsb., dengan bilangan lapisan masing-masing mencapai 50, 101 dan 152. Melalui pengenalan blok sisa, ResNet menyelesaikan masalah kehilangan kecerunan dan letupan kecerunan dalam rangkaian dalam, dengan berkesan meningkatkan prestasi rangkaian dan kelajuan penumpuan latihan. Oleh itu, ResNet telah menjadi salah satu struktur rangkaian yang paling penting dan popular dalam pembelajaran mendalam.

Satu lagi ciri penting ResNet ialah keupayaannya untuk berkelakuan seperti rangkaian rangkaian yang agak cetek. Khususnya, setiap blok sisa ResNet boleh dianggap sebagai kaedah pengekstrakan ciri baharu yang boleh menangkap ciri skala dan abstrak yang berbeza secara berkesan dan menyepadukannya secara organik. Di samping itu, sambungan langkau antara blok sisa ini boleh dianggap sebagai operasi set khas untuk menggabungkan ciri-ciri sebelumnya dengan ciri-ciri kemudian, dengan itu membolehkan rangkaian mempelajari ciri dan corak kompleks dengan lebih baik. Struktur ini membolehkan ResNet melaksanakan pembelajaran ciri yang lebih mendalam sambil mengelakkan masalah kecerunan yang hilang dan meningkatkan prestasi dan keupayaan generalisasi model.

Gabungan ini serupa dengan rangkaian yang agak cetek memberikan ResNet kebolehtafsiran dan prestasi generalisasi yang kukuh. Memandangkan setiap blok baki boleh dianggap sebagai pengekstrak ciri bebas, dengan memvisualisasikan output setiap blok baki, kita boleh lebih memahami proses pembelajaran dan keupayaan perwakilan ciri rangkaian. Pengenalan sambungan langkau boleh mengurangkan kehilangan maklumat ciri, dengan itu meningkatkan keupayaan generalisasi rangkaian.

Ringkasnya, pengenalan ResNet telah banyak menggalakkan pembangunan bidang pembelajaran mendalam Kejayaannya sebahagian besarnya disebabkan oleh reka bentuk unik sambungan sisa dan blok baki, yang membolehkan rangkaian mencapai struktur dan tingkah laku yang sangat mendalam. seperti himpunan rangkaian yang agak cetek. Dengan cara ini, ResNet boleh mempelajari ciri dan corak yang kompleks dengan lebih baik, dan juga boleh meningkatkan kebolehtafsiran dan keupayaan generalisasi rangkaian, memberikan nilai yang besar kepada aplikasi dalam bidang seperti penglihatan komputer dan pemprosesan bahasa semula jadi.

Atas ialah kandungan terperinci Rangkaian sisa dalam terdiri daripada berbilang rangkaian cetek. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!