什么是残差神经网络（ResNet）

什么是残差神经网络（ResNet）

残差神经网络（ResNet）是一种深度学习架构，由Kaiming He等人在2015年提出。它的核心创新在于引入了“残差学习”和“直连边/短连接（Shortcut connection）”，以解决深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。

残差学习原理

残差网络通过在网络中引入残差块（residual block）来实现残差学习。每个残差块包含两个或多个卷积层，并通过一个跳跃连接（shortcut connection）将输入直接添加到输出上。这种设计使得网络可以学习输入和输出之间的残差，而不是直接学习输出。具体来说，残差块的输出可以表示为：
y=H(x,wh)+xy=H(x,wh​)+x
其中，H(x,wh)H(x,wh​) 是残差块的输出，$x$ 是输入。

解决梯度消失问题

残差网络通过跳跃连接（shortcut connection）将输入直接传递到输出，使得梯度能够更容易地反向传播，从而缓解了梯度消失问题。这种设计使得网络可以训练非常深的层数，而不会导致性能下降。

网络结构

ResNet通常由多个残差块堆叠而成，每个残差块包含两个或多个卷积层，以及批量归一化（BN）和ReLU激活函数。随着网络深度的增加，残差块的数量和卷积层的数量也会增加。例如，ResNet-34包含34层（仅计算卷积层和全连接层），而ResNet-152则包含152层。

应用与优势

ResNet在图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中表现出色。它的主要优势在于能够训练非常深的网络，而不会遇到梯度消失问题，从而显著提高了各种计算机视觉任务的准确性。此外，ResNet的设计使得网络更容易学习恒等函数，从而加速了训练过程。

总结

残差神经网络（ResNet）通过引入残差学习和跳跃连接，解决了深度神经网络训练中的梯度消失问题，使得网络可以训练更深的层数，并在多个计算机视觉任务中取得了优异的性能。