残差网络ResNet

残差网络的提出,是为了解决深度学习中的退化问题。

退化问题指的是随着神经网络层数的增加,网络性能反而逐渐降低的现象。换句话说,当我们不断增加神经网络的层数时,神经网络的训练误差可能会持续下降,但是验证集误差却不断增加,最终网络性能达到瓶颈。

退化问题的原因可以归结为深层神经网络的优化难度和特征复杂度的变化。在深层神经网络中,梯度消失和梯度爆炸问题可能会导致参数更新不稳定,使得网络无法充分学习。同时,深层网络的特征空间也更为复杂,网络学习更加困难,容易遇到过拟合等问题。

为什么残差网络可以解决退化问题?

传统的网络结构,输出H(x) = F(x),而残差网络引入短路连接或称为跳跃连接,使得输出H(x) = F(x) + x在深度神经网络中,随着训练过程中反向传播权重参数的更新,网络中某些卷积层已经达到最优解了,此时这些层的输入和输出差别不大,已经没有训练的必要了,所以我们可以设F(x) = 0,这时H(x) = x就是最优输出。

在传统的网络结构中,即便网络训练已经达到最优解了,但是随着网络继续训练、权重参数的更新,有可能将已经达到最优解的权重参数继续更新为误差更多的值。引入短路连接后,在达到最优解的时候直接通过F(x)=x,那么权重参数可以达到至少不会比之前训练效果差的目的,并且可以加快网络收敛。

在解决梯度消失的问题上,可以通过以下公式分析:

                ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        

其中XL是现有网络的某个深层的卷积层,Xl表示某个残差的输入层

在反向传播中,残差网络的梯度公式求导后如下:

        ​​​​​​​        

可以看出,即使多层网络中连乘而可能引起梯度消失问题,但是由于多了对x的直接映射,梯度为1,就能避免梯度消失问题。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/127784.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

前端项目 index.html 中发请求 fetch

想要在前端项目 index.html文件中向后端发起请求,但是引入axios报错(我这边会报错),可以使用fetch。 //window.location.origin----获取域名,包括协议、主机号、端口号fetch(window.location.origin "/api/pla…

MPLAB X IDE 仿真打断点提示已中断的断点?

这种中间带裂缝的是无效断点。 原因可能与XC编译器的优化有关,最后生成的汇编与C语言并不是一一对应的(官方给的解释是效率高)。所以这一行C语言转换的汇编代码可能并不在这个位置,也可能与其它汇编合并后根本就没有 我的解决方法是把优化等级调到最低&a…

Flink 统计接入的数据量-滚动窗口和状态的使用

1、概述 在生产场景值,经常需要和上游、下游对数,离线场景可以直接 group by 再 count ,但是实时场景中,如果使用 kafka 作为中间件,中间经过几个 job 的过滤转化后,再对照像 Doris 或 Clickhouse 中最终层…

2014年亚太杯APMCM数学建模大赛A题无人机创造安全环境求解全过程文档及程序

2014年亚太杯APMCM数学建模大赛 A题 无人机创造安全环境 原题再现 20 国集团,又称 G20,是一个国际经济合作论坛。2016 年第 11 届 20 国集团峰会将在中国召开,这是继 APEC 后中国将举办的另一个大型峰会。此类大型峰会,举办城市…

prometheus服务发现

Consul简介 ◼ 一款基于golang开发的开源工具,主要面向分布式,服务化的系统提供服务注册、服务发现和配置管理 的功能 ◼ 提供服务注册/发现、健康检查、Key/Value存储、多数据中心和分布式一致性保证等功能 部署 curl -LO https://releases.hashicorp…

保障效率与可用,分析Kafka的消费者组与Rebalance机制

系列文章目录 上手第一关,手把手教你安装kafka与可视化工具kafka-eagle Kafka是什么,以及如何使用SpringBoot对接Kafka 架构必备能力——kafka的选型对比及应用场景 Kafka存取原理与实现分析,打破面试难关 防止消息丢失与消息重复——Kafka可…

opengl基础笔记1

1、opengl运行模式及opengl规范 运行模式:核心模式与立即渲染模式(弃用) 由于OpenGL的大多数实现都是由显卡厂商编写的,当产生一个bug时通常可以通过升级显卡驱动来解决。这些驱动会包括你的显卡能支持的最新版本的OpenGL&#xf…

YOLOv8将注意力机制融合进入C2f模块

1. 引言 1.1 YOLOv8添加注意力机制方法 yolov8添加注意力机制是一个非常常见的操作,常见的操作直接将注意力机制添加至YOLOv8的某一层之后,这种改进特别常见。 示例如下: 新版yolov8添加注意力机制(以NAMAttention注意力机制为例…

10.windows系统:定时任务备份mysql数据库

1. 创建脚本 .bat内容如下: echo off ::设置编码格式utf-8否则有中文乱码 chcp 65001 echo. echo MySQL数据库开始备份echo ***************************** echo. echo 备份日期:%date% echo 备份时间:%time% echo. echo *****************…

鸿蒙问题记录

1、Variables decorated by Prop link, "Consume, and Obiectlink cannot be initialized locally 原因:被装饰器修饰的数据,不能初始化。这个应该是后续版本做了优化。当前使用 DevEco Studio 3.1.1 Release

Web3时代:探索DAO的未来之路

Web3 的兴起不仅代表着技术进步,更是对人类协作、创新和价值塑造方式的一次重大思考。在 Web3 时代,社区不再仅仅是共同兴趣的聚集点,而变成了一个价值交流和创新的平台。 去中心化:超越技术的革命 去中心化不仅仅是 Web3 的技术…

CRM系统如何帮助企业实现管理信息化?

21世纪的今天,企业不重视CRM信息化会导致什么后果?我们先来看这个例子—— 假设有一家中小型电子商务公司,他们销售各种电子产品,如手机、平板、电脑和配件等。在开始使用CRM系统之前,他们的客户数据分散在各个部门的…

Redis高可用解决方案之Redis集群,和Spring Cloud集成实战

专栏集锦,大佬们可以收藏以备不时之需 Spring Cloud实战专栏:https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9270827.html Python 实战专栏:https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271194.html Logback 详解专栏:https:/…

HDFS集群环境部署(超级详细!!)

一、部署Hadoop的关键点 1.上传,解压到/export/server,配置软链接 2.修改4个配置文件,workers,hadoop.env.sh,core-stie.xml,hdfs-site.xml 3.SCP分发到root2,root3,并设置环境变量 4.创建数据目录,并修改文…

TypeScript 中for in遍历,元素隐式具有 “any“ 类型,因为类型为 “string“ 的表达式不能用于索引类型

第一种方案、使用[key: string]:string 形式为键名声明类型 声明类型: interface FormInfoData {[materialCode: string]: stringmaterialName: stringmaterialUnit: stringmaterialItem: stringmaterialOwnership: stringmaterialclassCode: stringmat…

Mac pro解压rar文件

unrar 已经从homebrew移除了!! 在 MacOS 上解压 rar 文件,需要使用一个支持 rar 格式的第三方工具。有很多工具可以选择,但我会推荐一个名为 "Unarchiver" 的免费工具,它支持许多不同类型的压缩文件&#x…

diffusers-Load adapters

https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/using-diffusers/loading_adaptershttps://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/using-diffusers/loading_adapters 有几种训练技术可以个性化扩散模型,生成特定主题的图像或某些风格的图像。每种训练方法都会产…

【论文阅读笔记】GLM-130B: AN OPEN BILINGUAL PRE-TRAINEDMODEL

Glm-130b:开放式双语预训练模型 摘要 我们介绍了GLM-130B,一个具有1300亿个参数的双语(英语和汉语)预训练语言模型。这是一个至少与GPT-3(达芬奇)一样好的100b规模模型的开源尝试,并揭示了如何成功地对这种规模的模型进行预训练。在这一过程中&#xff0…

ESXi for ARM 最新下载地址

由于VMware决定关闭 flings.vmware.com 网站,内容被迁移到不同的地方,网站跳转到 Code Samples and PowerCLI Example Scripts | VMware - VMware {code} ESXi for ARM的下载地址迁移到了 https://customerconnect.vmware.com/downloads/get-download?…

inquirer.js——交互式命令行用户界面

一、什么是inquirer.js 1、inquirer.js是一个开源的交互式命令行用户界面(CLI)库,可以让你轻松地与用户进行交互,获取用户输入并做出相应的处理。它的主要功能是提供了一系列常用的命令行交互界面组件,例如input、con…