深度殘差學習的詳細解讀

來源：千鋒教育

發布人：xqq

時間： 2023-11-21 15:10:17 1700550617

一、什么是深度殘差學習

深度(du)(du)殘(can)差(cha)學(xue)習(xi)（Deep Residual Learning）是(shi)由(you)何凱明(ming)等人于2015年提出的(de)一種深度(du)(du)神經網(wang)絡(luo)(luo)模型，由(you)于其在圖像(xiang)識別領域取得的(de)優異性(xing)能(neng)，因而引起了(le)廣泛的(de)關注(zhu)。該模型通過引入殘(can)差(cha)塊（Residual Block）的(de)思想實現了(le)1000層(ceng)以上的(de)深度(du)(du)網(wang)絡(luo)(luo)。在深度(du)(du)殘(can)差(cha)學(xue)習(xi)模型中，深度(du)(du)網(wang)絡(luo)(luo)中每(mei)一層(ceng)都直接與后面的(de)多個層(ceng)相連(lian)，從而使每(mei)個層(ceng)都能(neng)夠學(xue)習(xi)到更多的(de)特征信息(xi)，提高網(wang)絡(luo)(luo)的(de)性(xing)能(neng)。

二、深度殘差學(xue)習的原(yuan)理

傳統(tong)(tong)的(de)(de)深度網(wang)絡(luo)出現了難以訓(xun)(xun)練(lian)的(de)(de)問題。傳統(tong)(tong)的(de)(de)訓(xun)(xun)練(lian)方法是使(shi)用梯度下(xia)降(jiang)法進(jin)行訓(xun)(xun)練(lian)，每次訓(xun)(xun)練(lian)只考慮(lv)到了相(xiang)鄰(lin)的(de)(de)兩層(ceng)(ceng)，因此需要多次更新參數才能(neng)將信息從(cong)前(qian)面的(de)(de)層(ceng)(ceng)傳遞到后(hou)面的(de)(de)層(ceng)(ceng)。而(er)在(zai)深度殘差網(wang)絡(luo)中，使(shi)用殘差塊(kuai)的(de)(de)思(si)想使(shi)每個層(ceng)(ceng)都可以學習(xi)到殘差（Residual）信息，從(cong)而(er)將信息快速傳遞到后(hou)面的(de)(de)層(ceng)(ceng)，提高了網(wang)絡(luo)的(de)(de)訓(xun)(xun)練(lian)效(xiao)率。

殘差塊的結構如下：

def Residual_Block(inputs, filters, kernel_size, strides):
    x = Conv2D(filters, kernel_size=kernel_size, strides=strides, padding='same')(inputs)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)
    x = Conv2D(filters, kernel_size=kernel_size, strides=1, padding='same')(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    shortcut = Conv2D(filters, kernel_size=1, strides=strides, padding='same')(inputs)
    shortcut = BatchNormalization()(shortcut)
    x = Add()([x, shortcut])
    x = Activation('relu')(x)
    return x

三(san)、深度(du)殘差學習的優點(dian)

深(shen)度殘差學(xue)習(xi)的(de)提出(chu)，使得深(shen)度網絡能夠達(da)到(dao)更深(shen)的(de)層數，進一(yi)步增強了(le)網絡的(de)學(xue)習(xi)能力，提高了(le)網絡的(de)性能。同時(shi)，深(shen)度殘差學(xue)習(xi)還具有以下幾個優點(dian)：

1、提高了網絡(luo)的(de)訓練(lian)效率。由于(yu)殘差塊的(de)存(cun)在，網絡(luo)的(de)信息可以更快地傳(chuan)遞到后面(mian)的(de)層，從而使得網絡(luo)的(de)訓練(lian)更加高效。

2、降低了網絡的過擬合(he)風(feng)(feng)險(xian)。在訓練深度殘差(cha)網絡時，通過使用批量歸一化（Batch Normalization）等技術，可(ke)以有(you)效降低網絡的過擬合(he)風(feng)(feng)險(xian)。

3、提高了網(wang)絡(luo)的(de)(de)(de)泛化能力。在深度殘差網(wang)絡(luo)中(zhong)，每(mei)個層都可(ke)以直接與后面的(de)(de)(de)多(duo)個層相連(lian)，從而使得網(wang)絡(luo)可(ke)以學習到更多(duo)的(de)(de)(de)特(te)征信息(xi)，提高了網(wang)絡(luo)的(de)(de)(de)泛化能力。

四、深度殘差(cha)學習的應(ying)用場(chang)景

深(shen)度(du)殘(can)差學習在圖(tu)像識(shi)別(bie)(bie)領域(yu)(yu)有著(zhu)廣泛的(de)應用。例(li)如，深(shen)度(du)殘(can)差網(wang)絡可以用于(yu)人臉識(shi)別(bie)(bie)、車輛識(shi)別(bie)(bie)、物體(ti)識(shi)別(bie)(bie)等方面(mian)。除此之(zhi)外，深(shen)度(du)殘(can)差學習還可以用于(yu)語音識(shi)別(bie)(bie)、自然(ran)語言處理等領域(yu)(yu)。

五、深度殘差學習的實現示(shi)例

下(xia)面(mian)給出一個簡單的(de)深度殘差網絡的(de)實現示例(li)：

from keras.layers import Input, Conv2D, BatchNormalization, Activation, Add, Flatten, Dense
from keras.models import Model

def Residual_Block(inputs, filters, kernel_size, strides):
    x = Conv2D(filters, kernel_size=kernel_size, strides=strides, padding='same')(inputs)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)
    x = Conv2D(filters, kernel_size=kernel_size, strides=1, padding='same')(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    shortcut = Conv2D(filters, kernel_size=1, strides=strides, padding='same')(inputs)
    shortcut = BatchNormalization()(shortcut)
    x = Add()([x, shortcut])
    x = Activation('relu')(x)
    return x

input_shape = (224, 224, 3)
inputs = Input(shape=input_shape)

x = Conv2D(64, kernel_size=7, strides=2, padding='same')(inputs)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
x = Residual_Block(x, filters=64, kernel_size=3, strides=1)
x = Residual_Block(x, filters=64, kernel_size=3, strides=1)
x = Residual_Block(x, filters=64, kernel_size=3, strides=1)

x = Residual_Block(x, filters=128, kernel_size=3, strides=2)
x = Residual_Block(x, filters=128, kernel_size=3, strides=1)
x = Residual_Block(x, filters=128, kernel_size=3, strides=1)
x = Residual_Block(x, filters=128, kernel_size=3, strides=1)

x = Residual_Block(x, filters=256, kernel_size=3, strides=2)
x = Residual_Block(x, filters=256, kernel_size=3, strides=1)
x = Residual_Block(x, filters=256, kernel_size=3, strides=1)
x = Residual_Block(x, filters=256, kernel_size=3, strides=1)
x = Residual_Block(x, filters=256, kernel_size=3, strides=1)
x = Residual_Block(x, filters=256, kernel_size=3, strides=1)

x = Residual_Block(x, filters=512, kernel_size=3, strides=2)
x = Residual_Block(x, filters=512, kernel_size=3, strides=1)
x = Residual_Block(x, filters=512, kernel_size=3, strides=1)

x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
x = Flatten()(x)
x = Dense(1000, activation='softmax')(x)

resnet50 = Model(inputs, x)
resnet50.summary()

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