残差网络：图像识别领域的革命性突破

人工智能

2023-10-31 00:01:45

残差网络的诞生

深度神经网络（DNN）在图像识别任务中取得了卓越的成绩。然而，随着网络层数的增加，训练过程变得异常困难。梯度消失问题导致底层特征无法有效传播到网络的高层，阻碍了网络的收敛和精度提升。

为了解决这一难题，残差网络（ResNet）应运而生。ResNet 由何凯明等人于 2015 年提出，一经问世便在图像识别竞赛中横扫千军，引领了深度学习发展的全新潮流。

ResNet 的工作原理

ResNet 的核心思想是引入残差连接。在传统的 DNN 中，网络的每一层都会对输入特征进行变换，并输出新的特征。而在 ResNet 中，每一层都会计算输入特征和输出特征之间的差值（残差），然后将其作为下一层的输入。

这种残差连接的引入带来了诸多好处：

缓解梯度消失： 由于残差连接直接将输入特征传递给下一层，因此有效地避免了梯度消失问题，确保了底层特征的有效传播。
促进特征重用： 残差连接允许网络学习到恒等映射，即输出特征与输入特征相同。这使得网络可以专注于学习新的特征，提高了网络的鲁棒性和泛化能力。
提高精度： 大量的实验证明，残差连接显著提高了网络的精度。ResNet 模型在多个图像识别数据集上都取得了当时最先进的性能，推动了图像识别技术的发展。

ResNet 的结构

ResNet 的结构通常由以下部分组成：

卷积层： 用于提取图像特征。
批量归一化层： 用于稳定训练过程，加快收敛速度。
激活函数： 通常使用 ReLU 或 Leaky ReLU。
残差块： 包含两层卷积层，中间通过一个跳过连接将输入特征直接传递到输出。
池化层： 用于缩小特征图的尺寸。
全连接层： 用于图像分类或回归。

ResNet 的实战应用

ResNet 广泛应用于各种图像识别任务中，包括：

图像分类： 识别图像中的物体类别。
目标检测： 定位和识别图像中的目标。
图像分割： 将图像分割为不同的语义区域。
人脸识别： 识别和验证人脸。
医疗影像分析： 诊断和分类医学影像。

示例代码

以下是用 Keras 构建一个简单 ResNet 模型的示例代码：

from keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Activation, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from keras.models import Sequential

# 定义输入形状
input_shape = (224, 224, 3)

# 创建 ResNet 模型
model = Sequential()

# 第一层
model.add(Conv2D(64, (7, 7), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=input_shape))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D((3, 3), strides=(2, 2), padding='same'))

# 残差块
for i in range(n_blocks):
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same'))
    model.add(BatchNormalization())
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same'))
    model.add(BatchNormalization())
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Add()([model.input, model.output]))

# 输出层
model.add(Flatten())
model.add(Dense(n_classes))
model.add(Activation('softmax'))