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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)殘(can)差(cha)(cha)(cha)學(xue)習(xi)(xi)（Deep Residual Learning）是(shi)由何(he)凱(kai)明(ming)等人(ren)于(yu)2015年提出的(de)(de)一種(zhong)深度(du)神經網(wang)絡(luo)(luo)(luo)模(mo)型，由于(yu)其在(zai)圖像(xiang)識別領(ling)域取(qu)得的(de)(de)優異性(xing)能，因而引(yin)起(qi)了廣(guang)泛(fan)的(de)(de)關注。該模(mo)型通過引(yin)入殘(can)差(cha)(cha)(cha)塊（Residual Block）的(de)(de)思想實現了1000層(ceng)(ceng)以(yi)上的(de)(de)深度(du)網(wang)絡(luo)(luo)(luo)。在(zai)深度(du)殘(can)差(cha)(cha)(cha)學(xue)習(xi)(xi)模(mo)型中，深度(du)網(wang)絡(luo)(luo)(luo)中每(mei)(mei)一層(ceng)(ceng)都直接與(yu)后(hou)面的(de)(de)多個層(ceng)(ceng)相連(lian)，從而使每(mei)(mei)個層(ceng)(ceng)都能夠學(xue)習(xi)(xi)到更多的(de)(de)特征信(xin)息，提高網(wang)絡(luo)(luo)(luo)的(de)(de)性(xing)能。

二(er)、深(shen)度殘差(cha)學習的原(yuan)理

傳(chuan)統(tong)的(de)(de)(de)(de)深(shen)度(du)網絡出現了難以訓(xun)練的(de)(de)(de)(de)問題。傳(chuan)統(tong)的(de)(de)(de)(de)訓(xun)練方法(fa)是使用梯度(du)下降法(fa)進行訓(xun)練，每(mei)次訓(xun)練只考慮到了相(xiang)鄰的(de)(de)(de)(de)兩層(ceng)，因此(ci)需要多(duo)次更新參數才能(neng)將信息(xi)從(cong)前面(mian)的(de)(de)(de)(de)層(ceng)傳(chuan)遞(di)(di)到后(hou)面(mian)的(de)(de)(de)(de)層(ceng)。而在深(shen)度(du)殘(can)(can)差(cha)網絡中，使用殘(can)(can)差(cha)塊的(de)(de)(de)(de)思想(xiang)使每(mei)個層(ceng)都(dou)可以學習到殘(can)(can)差(cha)（Residual）信息(xi)，從(cong)而將信息(xi)快速傳(chuan)遞(di)(di)到后(hou)面(mian)的(de)(de)(de)(de)層(ceng)，提高了網絡的(de)(de)(de)(de)訓(xun)練效(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)、深度殘差學習的優點

深(shen)(shen)度(du)(du)殘(can)(can)差(cha)學習(xi)(xi)的(de)(de)(de)提(ti)出(chu)，使(shi)得深(shen)(shen)度(du)(du)網絡(luo)能(neng)夠(gou)達到更(geng)深(shen)(shen)的(de)(de)(de)層數，進(jin)一步增強了網絡(luo)的(de)(de)(de)學習(xi)(xi)能(neng)力，提(ti)高了網絡(luo)的(de)(de)(de)性能(neng)。同(tong)時，深(shen)(shen)度(du)(du)殘(can)(can)差(cha)學習(xi)(xi)還(huan)具(ju)有以(yi)下幾(ji)個優點：

1、提高(gao)了網絡的(de)訓(xun)練(lian)效率。由于殘差塊的(de)存在，網絡的(de)信息可以更(geng)(geng)快地傳遞到后面的(de)層(ceng)，從而使得(de)網絡的(de)訓(xun)練(lian)更(geng)(geng)加高(gao)效。

2、降(jiang)低了(le)網(wang)絡(luo)的(de)過(guo)擬(ni)合風險。在(zai)訓(xun)練深(shen)度殘(can)差網(wang)絡(luo)時，通過(guo)使用(yong)批(pi)量歸一(yi)化（Batch Normalization）等技(ji)術(shu)，可以有效降(jiang)低網(wang)絡(luo)的(de)過(guo)擬(ni)合風險。

3、提高了網絡的泛化(hua)能力(li)。在(zai)深(shen)度殘差(cha)網絡中，每個層都可以(yi)(yi)直(zhi)接與后面的多個層相連，從(cong)而使得網絡可以(yi)(yi)學習到(dao)更多的特征信息，提高了網絡的泛化(hua)能力(li)。

四、深度殘差學習的應用場景

深度殘(can)差學習在(zai)圖像識(shi)別領域(yu)有(you)著(zhu)廣泛的(de)應用(yong)(yong)(yong)。例如，深度殘(can)差網絡可(ke)以用(yong)(yong)(yong)于(yu)人臉(lian)識(shi)別、車輛識(shi)別、物體識(shi)別等方面。除(chu)此之(zhi)外，深度殘(can)差學習還可(ke)以用(yong)(yong)(yong)于(yu)語(yu)(yu)音識(shi)別、自然語(yu)(yu)言處理等領域(yu)。

五、深度殘差學習的實現示例

下面給(gei)出一個(ge)簡單的(de)深度殘差網絡的(de)實(shi)現示例：

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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