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残差神经网络权威发布_pytorch残差神经网络(2024年11月精准访谈)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

残差神经网络

𐟓š 深度学习入门必读：10篇经典论文推荐 𐟌Ÿ 近期有不少小伙伴在问如何快速入门深度学习，尤其是对于那些对深度学习算法创新感兴趣的开发者。今天，我就来给大家推荐10篇经典论文，帮助你快速上手深度学习。《Deep Residual Learning for Image Recognition》这篇论文提出了一种深度残差学习框架，让神经网络的训练变得更加简单。通过将每一层定义为学习残差函数，而不是未使用的函数，网络能够达到前所未有的深度。在ImageNet数据集上，评估的残差网络深度高达152层，比VGG网络深了8倍，但复杂性仍然较低。最终，这些残差网络在ImageNet测试集上取得了3.57%的误差，获得了ILSVRC 2015年分类任务的第一名。《TensorFlow: a system for large-scale machine learning》 TensorFlow是一种用于在大规模和异构环境中运行的机器学习系统。它使用数据流图来表示计算、共享状态和改变状态的操作。通过将数据流图的节点映射到集群中的多台机器，并在一台机器中映射到多个计算设备上，包括多核CPU、通用GPU和特定设计的张量处理单元（Tensor Processing Units, TPUs），TensorFlow为应用开发人员提供了灵活性。本文描述了TensorFlow的数据流模型，并展示了TensorFlow在几个真实世界应用中的出色性能。《Mask R-CNN》这篇文章提出了一个简单、灵活、通用的对象实例分割框架。通过在现有的边界框识别分支上添加一个用于目标掩码预测的分支，Mask R-CNN能够有效地检测图像中的对象，并为每个实例生成高质量的分割掩码。训练简单，仅对更快的R-CNN增加了较小的开销，并能以每秒5帧的速度运行。本文展示了在COCO挑战套件的所有三个方面中的顶级结果，包括实例分割、有界框对象检测和人体关键点检测。《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》 Batch Normalization是一种用于加速深度网络训练的技术，通过减少内部协变量偏移来提高网络的稳定性。它在训练过程中对每一层的输入进行标准化处理，使得每一层的输出都服从标准正态分布，从而加速网络的收敛速度。《Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting》 Dropout是一种用于防止神经网络过拟合的简单方法。通过在训练过程中随机丢弃一部分神经元，Dropout能够有效地减少神经网络的复杂度，从而提高其泛化能力。《ReLU: A Simple Nonlinearity for Deep Networks》 ReLU（Rectified Linear Unit）是一种用于深度网络的简单非线性激活函数。它的计算简单，能够有效解决梯度消失问题，从而提高网络的训练效率。《Gradient Descent with Momentum》动量梯度下降是一种用于优化神经网络参数的算法。通过引入动量项，动量梯度下降能够加速网络的收敛速度，并减少对初始参数的敏感性。《Adam: A Method for Stochastic Optimization》 Adam是一种用于随机优化神经网络参数的算法。它结合了动量梯度下降和自适应学习率调整的优点，能够自适应地调整学习率，从而提高网络的训练效率。《LSTM: A Search Space Odyssey》 LSTM（Long Short-Term Memory）是一种用于处理序列数据的神经网络结构。通过引入门控机制，LSTM能够有效地捕捉序列中的长期依赖关系，广泛应用于自然语言处理和语音识别等领域。《Autoencoders, Unsupervised Learning, and Deep Architectures》这篇论文介绍了自编码器的基本原理和应用。自编码器是一种无监督学习算法，通过学习输入数据的编码和解码来提取数据的内在特征。它在深度学习和图像处理中有着广泛的应用。希望这些论文能帮助你快速入门深度学习，享受深度学习的魅力！𐟓–✨

ResNet论文解读：残差连接的奥秘今天终于啃完了大名鼎鼎的ResNet论文，真是收获满满啊！这篇论文最大的亮点就是引入了残差连接，下面我来分享一下我的理解，嘿嘿𐟘„ 𐟌Ÿ 什么是残差？先来看看没有残差连接的网络模型。之前的神经网络模型都是把一堆层（卷积层、池化层、全连接层等）串起来，前一层的输出作为下一层的输入。这样做有两个问题：梯度消失/爆炸：梯度是所有层之间的累乘，容易导致梯度消失或爆炸（不懂的可以看看上一篇笔记）。所以，较深的网络不容易训练。累积错误：直观上理解，可能有的层学坏了。由于当前层的输入依赖之前层的输出，所以之前层如果没学好，当前层就更难学好，错误会累积起来。当网络非常深的时候，最后的层已经完全学不好了，导致模型越深，表现越差。 𐟌Ÿ 残差是什么？残差就是改变了网络中部分层的输入，允许当前层拿到前n层的输入。引入残差之后，当前层的输入就不仅仅是前一层的输出，而是前一层的输出+前n层的输入（ResNet中n=2，可以看图2）。 𐟌Ÿ 残差的作用：解决梯度消失：由于能拿到前n层的输入，允许梯度直接通过跳跃连接反向传播，这意味着即使在非常深的网络中，梯度仍然可以传播到较早的层次，从而解决了梯度消失问题。加快收敛速度：由于梯度可以更轻松地传播，使用残差连接的网络通常更容易训练，能够更快地收敛到最小值。防止网络退化：由于当前层能够拿到前n层的输入，那么，就算前面n-1层就算没学好也没关系，相当于没有这n-1层。总而言之，网络层数加深不会变差，大概率会越好。可以构建更深的网络模型：有了前面1,2,3点之后，既然更深的网络不会导致结果变坏，而且引入残差之后可以更容易训练，那么我们就可以构建更深的网络模型（之前工作说明了，网络更深，表现更好）。以上就是我对ResNet的理解啦！有了ResNet，那我们不是想构建多深的网络都行了？𐟘‚（bushi） end：最近忙着做数学作业，这两天更新有点慢，ResNet代码也没有复现，争取明天复现ResNet。

从零开始搭建ResNet：一步步教你实现 𐟓š 导入必要的库和模块：从基本的Python库到专用的深度学习模块，确保一切顺利。 𐟌‰ 定义ShortcutProjection类：这是实现ResNet中shortcut连接的关键组件。 𐟧𑠥𙉒esidualBlock类：标准的残差块是构建强大神经网络的基础。 𐟔— 定义BottleneckResidualBlock类：瓶颈设计的残差块，为深度网络提供必要的结构。 𐟏— 定义ResNet基础架构（ResNetBase类）：这是整个ResNet网络的核心蓝图。 𐟓Š 数据集准备和加载：确保模型有足够的数据来学习和提升。 𐟚€ 模型初始化与训练：启动模型训练过程，是实现优秀性能的关键步骤。 𐟧ꠦ𕋨补ž‹性能：在实际数据上检验模型的表现，验证其有效性。 𐟒𞠥Ｅ‡𚥹𖥊 载ONNX模型：为模型的部署和应用打下基础。

【新型高光谱异常检测方法可有效抑制背景检出异常】西安电子科技大学：近日，西安电子科技大学物理学院周慧鑫教授团队针对现有基于重建背景的深度学习网络复杂且参数较多而运行效率低的问题，提出了一种基于残差学习和背景估计的轻量级卷积神经网络（CNN）。相关研究成果发表在International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation上。高光谱图像（HSI）因具备丰富的光谱分辨率特性，在遥感、环境监测、精细农业等领域得到了广泛的应用。其中高光谱异常检测作为一种无监督的目标检测任务，在无目标光谱先验知识的条件下，可实现高光谱数据中的目标预定位，因而具有很强的实际应用价值。与高光谱异常检测传统方法不同，该检测方法转变了网络的学习任务，直接学习异常特征而非重建背景特征，并引入非中心卷积结构与联合损失，有效地降低了网络参数，同时提高了检测推理的效率，进而实现了在有限参数量下，可有效地抑制背景并检出异常，获得了先进的异常检测性能，并为算法的转化应用奠定了良好的基础。

𐟧 Transformer模型原理大揭秘！ 𐟎‰你是否对Transformer模型的原理感到好奇？这篇文章将带你一步步揭开它的神秘面纱！ 𐟓–Transformer，这一由Google在2017年提出的革命性模型，基于自注意力机制，在自然语言处理领域掀起了巨大的波澜。 𐟔首先，我们来回顾一下Transformer的宏观原理。它主要包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分，通过自注意力机制、前馈神经网络层、残差连接和层归一化等组件，巧妙地处理数据。 𐟒ᦎ夸‹来，我们将深入到模型的每一个角落。你会了解到词嵌入（Word Embedding）如何将文本转化为数字，位置编码（Positional Encoding）如何为每个词添加位置信息，自注意力机制（Self Attention Mechanism）如何让模型关注到每个词与其它词的关系，多头注意力机制（Multi-Head Attention）如何从多个角度捕捉信息，前馈神经网络（Feed Forward Neural Network）如何进行非线性变换，以及层归一化（Layer Normalization）如何确保数据分布的稳定性。 𐟎Š最后，我们将通过完整的代码实现，让你亲手体验构建Transformer模型的乐趣。从编码器到解码器，再到整体模型的搭建，每一步都充满了挑战与惊喜。 𐟚€现在，就让我们一起踏上这趟探索之旅吧！让Transformer模型的原理不再神秘，让NLP领域的新技术不再遥不可及！

transformer原理 𐟔 深入探索Transformer模型的奥秘，从自注意力机制到序列到序列模型，一步步揭开它的神秘面纱。 𐟒᠔ransformer，这一由Google在2017年提出的革命性模型，在自然语言处理领域掀起了巨大的波澜。它基于自注意力机制，通过编码器-解码器的结构，实现了对序列数据的高效处理。 𐟓– 让我们首先回顾一下Transformer的宏观原理。它如何通过自注意力机制、前馈神经网络层、残差连接和层归一化等组件，巧妙地处理数据，是理解这个模型的关键。 𐟒𛠦Ž夸‹来，我们深入到模型的每一个角落。词嵌入、位置编码、自注意力机制、多头注意力机制、前馈神经网络以及层归一化，这些组件是如何协同工作的？我们将一一揭秘！ 𐟎‰ 最后，别错过完整的Transformer模型代码实现！从编码器到解码器，再到整体模型的搭建，我们将通过代码示例，让你亲手体验这个模型的魅力。 ✨ 现在，就让我们一起踏上这趟探索之旅，揭开Transformer模型的神秘面纱吧！

ResNet：深度学习中的明星网络说到深度学习，ResNet（残差网络）绝对是个大明星。它是由微软研究院的一群天才提出的，主要是为了解决深层神经网络中梯度消失和梯度爆炸的问题。简单来说，就是随着网络层数的增加，梯度会越来越小，甚至消失，导致网络难以训练。ResNet通过引入残差连接来解决这个问题，让网络能够学习残差函数，而不是原始函数，从而减轻了梯度消失的压力。 ResNet的网络结构是由多个残差块组成的，每个残差块包含两个或三个卷积层和一个残差连接。虽然理论上ResNet可以做到1000层以上，但在实际应用中，我们通常会选择较浅的版本，比如ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101和ResNet152等。这些版本可以根据具体任务来选择，也可以通过微调来适应不同的数据集。除了残差连接，ResNet还运用了一些其他技巧来提升性能。比如，批归一化可以减少训练时间，提高网络的稳定性和鲁棒性。再比如，用池化层代替全连接层，这样可以减少模型的参数数量，让模型更加高效。在训练ResNet时，我们通常使用梯度下降算法，结合一些优化技巧，比如动量和学习率调整。为了防止过拟合，还可以使用正则化技术，如L2正则化和dropout。在图像分类任务中，ResNet通常是在ImageNet数据集上预训练后使用的。总的来说，ResNet是一种非常强大和灵活的网络结构，适用于各种深度学习任务，包括图像分类、目标检测和语义分割等。无论是学术研究还是实际应用，ResNet都是一个值得深入研究和探索的领域。

Transformer：NLP新架构 Transformer 是一种由 Google 在 2017 年提出的神经网络架构，最初在论文《Attention Is All You Need》中详细介绍。这个模型基于自注意力机制，特别适合语言理解任务。自提出以来，Transformer 在各大翻译任务中刷新了记录，尤其是在英-德翻译任务中，相比之前的最好记录提高了 2 个 BLEU 值。它的训练时间短，对大数据和有限数据集都有良好的表现。 Transformer 的运行原理主要分为两部分：编码器（encoder）和解码器（decoder）。编码器 𐟓š 编码器由多个块组成，每个块接收一排向量作为输入，然后输出一排向量。块内部包括自注意力机制、残差连接、层归一化和前馈全连接层。输入序列通过编码器的处理，生成新的向量。解码器 𐟓 解码器也由多个块组成，每个块包含遮蔽的多头自注意力机制、多头注意力机制、残差连接、层归一化和前馈全连接层。解码器会把自己上一时刻的输出作为输入，通过 softmax 分类，对比概率分布里最高的分数对应的字符，然后输出该字符。熟悉 NLP 领域的读者也知道，目前大热的 Bert 就是基于 Transformer 构建的。

𐟎‰神经网络的十大里程碑𐟚€ 𐟔 从神经网络的初步探索到如今的深度学习，我们见证了众多里程碑的诞生。今天，就让我们一起回顾这十大经典神经网络！ 1️⃣ LeNet-5 𐟕𐯸 - 这是最基础的神经网络之一，由2个卷积层和3个全连接层构成。它的参数数量大约为6万，展现了神经网络的基本框架。 2️⃣ AlexNet 𐟌Ÿ - 在LeNet-5的基础上，AlexNet通过增加层数和参数数量，达到了更高的性能。它包含5个卷积层和3个全连接层，参数数量超过6000万。 3️⃣ VGG-16 𐟏⊭ VGG团队提出的VGG-16，拥有13个卷积层和3个全连接层，展现了深度神经网络的威力。其参数数量为500万。 4️⃣ Inception-v1 & v3 𐟌 - 这些网络大量运用了Network In Network的方法，通过增加网络的宽度和深度，提升了性能。Inception-v3拥有2400万个参数。 5️⃣ ResNet-50 𐟛㯸 - ResNet系列网络通过引入残差连接，解决了深度神经网络训练中的梯度消失问题。ResNet-50是一个包含50层的深度网络。 6️⃣ Xception 𐟌🊭 Xception网络结合了卷积和全连接层的优点，通过特定的设计，实现了高效的参数共享。 7️⃣ Inception-v4 & -ResNet-V2 𐟌𑊭 这些网络是Inception和ResNet的融合产物，结合了两种网络的优点，展现了混合网络的潜力。 8️⃣ ResNeXt-50 𐟒ክ ResNeXt系列网络通过引入分组卷积，进一步提高了神经网络的性能。ResNeXt-50是一个包含50层的分组卷积网络。 𐟎‰ 这些经典神经网络不仅代表了神经网络的发展历程，也为我们提供了宝贵的经验和启示。从它们的设计和实现中，我们可以看到神经网络的无限可能！

深度学习必读十大经典论文 𐟓š 深度学习领域中，有几篇经典论文是我们探索人工智能时的重要里程碑。这些论文涵盖了从基础神经网络模型到前沿深度学习技术的方方面面，无论你是初学者还是专业人士，都能在这里找到有价值的知识。 𐟓 首先，由Hinton等人发表的《深度学习》论文，首次引入了深度神经网络的概念，为后续研究奠定了基础。紧接着，LeCun等人提出的《梯度下降学习算法》是深度学习优化的重要方法之一，对于训练深度神经网络至关重要。 𐟓𘠦Ž夸‹来，与卷积神经网络相关的几篇经典论文。Krizhevsky等人提出的AlexNet模型在《ImageNet分类：深度卷积神经网络的表现》中引领了图像分类任务的发展方向。Simonyan和Zisserman提出的VGG模型在《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》中，在深度和性能上取得了显著突破。而He等人在《Deep Residual Learning for Image Recognition》中引入了残差网络（ResNet），解决了深层网络训练中的梯度消失问题。 𐟎蠥楤–，Goodfellow等人提出的GAN模型在《Generative Adversarial Nets》中开创了生成模型的新纪元，使我们能够生成逼真的图像和音频。Sutskever等人在《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》中提出了基于编码器-解码器结构的模型，为机器翻译等序列生成任务带来了巨大突破。 𐟤– 最近几年，注意力机制成为深度学习中的热门话题。《Attention Is All You Need》由Vaswani等人提出的Transformer模型在机器翻译任务中取得了巨大成功，引起了广泛关注。 𐟓š 这些深度学习领域的经典论文，对于你理解深度学习以及发现论文的创新点非常有帮助。如上的这些论文，都已经整理好，供你参考和学习。

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