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法律研究深度學習中的殘差網路 (ResNet) 是什麼
簡介
深度學習徹底改變了人工智慧領域，推動了針對各種任務（如影像分類、目標檢測和自然語言處理）開發高度精確且有效模型的進步。深度學習模型的一個重要進步是殘差網路的引入，通常稱為 ResNet。ResNet 在影像識別任務中取得了卓越的效能，超越了以前的卷積神經網路 (CNN) 模型的能力。在本文中，我們將探討殘差網路 (ResNet) 的概念，並瞭解為什麼它們已成為深度學習的顛覆性技術。
什麼是殘差網路 (ResNet)？
深度學習徹底改變了人工智慧領域，推動了針對各種任務（如影像分類、目標檢測和自然語言處理）開發高度精確且有效模型的進步。深度學習模型的一個重要進步是殘差網路的引入，通常稱為 ResNet。
具有多層的深度神經網路具有捕獲複雜模式並突出資料的能力。但是，隨著網路深度的增加，就會出現稱為梯度消失問題的問題。梯度消失問題發生在訓練階段用於更新權重的梯度在反向傳播回網路時顯著減小時。結果，網路難以學習和最佳化更深層的網路，從而限制了模型的整體效能。
殘差網路由何愷明等人在其 2015 年的論文“用於影像識別的深度殘差學習”中提出，為梯度消失問題提供了一種巧妙的解決方案。ResNet 架構引入了跳躍連線，也稱為快捷連線或恆等對映，允許網路繞過某些層。透過將資訊直接從一層傳播到另一層，ResNet 使學習殘差函式成為可能，即層輸入與指定輸出之間的差異。
ResNet 的基本構建塊是殘差塊。殘差塊包含兩個主要元件：恆等對映和殘差函式。恆等對映是指塊的輸入和輸出之間的直接連線，繞過中間的層。殘差函式捕獲應學習的變換以近似指定輸出。
瞭解殘差塊
殘差塊充當 ResNet 架構的基本構建塊。它們允許網路學習殘差函式，這些函式捕獲層輸入與所需輸出之間的差異。這個概念基於這樣的觀察：學習殘差通常比直接學習所需對映更容易。
殘差塊的結構通常包括一系列卷積層，然後是批次歸一化和整流線性單元 (ReLU) 啟用。這些層負責學習近似所需輸出的剩餘部分。殘差塊的輸入將透過這些層，輸出透過將輸入新增到層學習的修改表示中獲得。
ResNet 的優勢
解決梯度消失問題：透過引入跳躍連線，ResNet 減輕了梯度消失問題，從而能夠訓練更深的網路。這使得能夠構建具有數百甚至數千層的神經網路，同時保持從資料中有效學習的能力。
提高準確性和收斂速度：ResNet 架構在各種具有挑戰性的資料集（如 ImageNet）上表現出優於先前 CNN 架構的效能。跳躍連線促進了資料流，允許網路捕獲細粒度的細節並學習更具辨別力的特徵。此外，跳躍連線有助於更快的收斂，因為它們允許更快的梯度傳播。
網路可解釋性：ResNet 中的跳躍連線為網路中的資料流提供了一種可解釋的路徑。每一層的輸出都可以被後續層直接訪問，從而促進對學習表示的更好分析和理解。
適應性和遷移學習：ResNet 架構已成為遷移學習任務的流行選擇。在大型資料集上訓練的預訓練 ResNet 模型可以針對特定任務進行微調，而這些任務只有有限的標記資料。ResNet 前幾層的學習表示傾向於很好地泛化到各種視覺識別任務。
結論
總之，殘差網路 (ResNet) 透過解決梯度消失問題並使訓練極深的神經網路成為可能，徹底改變了深度學習領域。跳躍連線和殘差塊的引入極大地提高了深度學習模型的準確性、收斂速度和可解釋性。ResNet 模型在影像識別任務中樹立了新的基準，並已成為各種計算機視覺應用的首選方法。隨著深度學習的不斷發展，ResNet 開創的概念很可能激發神經網路模型的進一步突破。
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