ResNet详解：从深度学习的挑战到残差网络的崛起

2023-11-12 11:24:37

ResNet：解决深度学习梯度消失的革命

背景

深度学习在计算机视觉和自然语言处理领域取得了巨大成功，但随着网络层的不断增加，梯度消失问题也随之而来，导致网络难以训练和准确。

ResNet 的诞生

为了解决梯度消失难题，残差网络（ResNet）应运而生。ResNet 的核心思想是残差学习机制，它通过将输入数据与经过非线性激活函数处理后的输出数据相加，从而获得新的输出。这种方式避免了梯度消失，因为它只需要学习残差（输入和输出的差值）而不是整个输出。

ResNet 的核心组件：残差块

ResNet 的基本组件是残差块。残差块由一个或多个卷积层组成，其目的是将输入数据转换成残差。残差块可以并联连接，形成更深的网络结构。

其他创新技术

除了残差学习机制外，ResNet 还采用了其他创新技术来提高网络性能：

初始卷积层： 用于降低输入数据的维度，并提取重要的特征。
残差块组： 将多个残差块分组，以学习更复杂的特征。
全局平均池化： 将特征图中的所有元素平均到一个标量，作为网络的最终输出。
全连接层： 用于将标量输出分类或回归。

实现示例

以下是一个使用 PyTorch 实现 ResNet 的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class ResBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)

        if stride != 1 or in_channels != out_channels:
            self.shortcut = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride),
                nn.BatchNorm2d(out_channels)
            )
        else:
            self.shortcut = nn.Identity()

    def forward(self, x):
        out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        out = self.bn2(self.conv2(out))
        out += self.shortcut(x)
        out = F.relu(out)
        return out

class ResNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_blocks, num_classes=10):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)

        self.res_blocks = nn.Sequential(
            *[ResBlock(64, 64) for _ in range(num_blocks)]
        )

        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(64, num_classes)

    def forward(self, x):
        out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        out = self.maxpool(out)
        out = self.res_blocks(out)
        out = self.avgpool(out)
        out = out.view(out.size(0), -1)
        out = self.fc(out)
        return out