深度学习与PyTorch入门实战 - 42. ResNet

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/dragen1860

摘要

文档介绍了深度残差网络ResNet的核心概念和结构。ResNet通过引入残差模块和跳跃连接，解决了深层网络中的梯度消失问题，使得网络层能够轻松表示身份映射。文档详细描述了残差模块的实现，包括瓶颈模块的设计，该模块通过1x1卷积和3x3卷积的组合显著减少了计算量。ResNet在ILSVRC 2015比赛中表现优异，特别是其152层网络在图像分类、检测和定位任务中取得了显著成绩。此外，文档还展示了不同深度ResNet模型（如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-101和ResNet-152）的Top-1准确率，并讨论了批归一化层的作用。

AI总结

《深度学习与PyTorch入门实战 - 42. ResNet》摘要：

ResNet（深度残差网络）由Kaiming He等提出，是2016年CVPR最佳论文的研究成果，其核心在于引入残差块（Residual Module），通过跳跃连接（Shortcut Connections）解决深度神经网络训练中的梯度消失问题，使网络更容易学习恒等映射。

### 核心内容：
1. **残差块结构**：
- **基本结构**：包含两个3x3卷积层和跳跃连接，用于减少训练难度。
- **瓶颈设计**：通过1x1卷积降低和恢复特征图通道数，减少计算量。具体来说，256x3x3的卷积操作通过瓶颈设计减少至64x3x3，总计算量降至约70K，从而提高效率。

2. **ResNet的优势**：
- 能够训练出非常深的网络（如152层），在ImageNet竞赛中表现优异，顶级准确率达到85.7%。
- 在2015年ILSVRC竞赛中，ResNet在图像分类、检测、定位和分割等任务中均取得第一，显著优于VGG、Inception等网络。

3. **命名来源**：
- ResNet名称来源于其学习残差映射的特性，即网络学习输入与输出之间的残差，而非直接映射。

4. **PyTorch实现**：
- 代码定义了一个残差块类`ResBlk`，包括卷积层、批归一化层和跳跃连接，结构清晰，易于理解和使用。

总结：ResNet通过引入残差块和瓶颈结构，解决了深度网络训练中的问题，显著提升了图像识别任务的性能，是深度学习领域的重要里程碑。