（尤其是顶会实验比较），而且当前很多网络都在使用残差模块。...这个就是论文中提到的退化问题，而ResNet则正是为了解决这个问题。 下面进入碎碎念分析： deeper network准确率饱和后，很快就退化了 为什么会这样呢？...不是过拟合，也不是梯度消失，这就很尴尬了……CNN没有遇到我们熟知的两个老大难问题，却还是随着模型的加深而导致效果退化。无需任何数学论证，我们都会觉得这不符合常理。等等，不符合常理…… 3....为什么模型退化不符合常理？ 按理说，当我们堆叠一个模型时，理所当然的会认为效果会越堆越好。因为，假设一个比较浅的网络已经可以达到不错的效果，那么即使之后堆上去的网络什么也不做，模型的效果也不会变差。...[4] 论文[4]认为，即使BN过后梯度的模稳定在了正常范围内，但梯度的相关性实际上是随着层数增加持续衰减的。而经过证明，ResNet可以有效减少这种相关性的衰减。
1.梯度消失 根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话，那么即使这个结果是0.99，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于0。...另外一种解决梯度爆炸的手段是采用权重正则化（weithts regularization）比较常见的是l1正则，和l2正则，在各个深度框架中都有相应的API可以使用正则化，比如在tensorflow中，...(scope='my_resnet_50')) 如果没有设置初始化参数，也可以使用以下代码计算l2 正则损失： l2_loss = tf.add_n([tf.nn.l2_loss(var) for var...3.3 relu、leakrelu、elu等激活函数 Relu:思想也很简单，如果激活函数的导数为1，那么就不存在梯度消失爆炸的问题了，每层的网络都可以得到相同的更新速度，relu就这样应运而生。...Relu的主要贡献在于： 解决了梯度消失、爆炸的问题 计算方便，计算速度快 加速了网络的训练 同时也存在一些缺点： 由于负数部分恒为0，会导致一些神经元无法激活（可通过设置小学习率部分解决） 输出不是以
作者 | 李秋键 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 引言：随着深度学习的发展，网络模型的深度也随之越来越深，但随着网络模型深度的加深，往往会曾在这随着模型深度的加大，模型准确率反而下降的问题...（1）Relu缓解的梯度消失和Resnet缓解的梯度消失有何不同？...Relu解决的使用sigmoid等激活函数时造成的梯度消失，原因在于sigmoid激活函数值域范围为0到1，当输出值特别大或特别小时，根据图像特点可知此时的梯度接近于0，从而造成梯度消失。...而relu激活函数不存在这种情况。 但是即使使用Relu激活函数，当网络层数加深时，多个深度网络反向传播链式传递的多个参数连乘仍然会出现梯度消失。...故使用Resnet来改善网络深度造成的梯度消失，使用残差模块和短接模块进行训练，当模型效果已经达到期望值时，使得新加入的层直接学习恒等映射，并不会使得模型效果变差。
但当网络足够深时，仅仅在后面继续堆叠更多层会带来很多问题：第一个问题就是梯度爆炸 / 消失（vanishing / exploding gradients），backprop无法把有效地把梯度更新到前面的网络层...值得注意的是：在此之前已有研究者使用跨层连接对响应和梯度中心化（center）处理；inception结构本质也是跨层连接；highway网络也使用到了跨层连接 ResNet的关键点是： 利用残差结构让网络能够更深...残差梯度不会那么巧全为-1，而且就算其比较小，有1的存在也不会导致梯度消失。所以残差学习会更容易。要注意上面的推导并不是严格的证明。 残差结构为什么有效？...相比经典residual模块(a)，(b)将BN共享会更加影响信息的短路传播，使网络更难训练、性能也更差；(c)直接将ReLU移到BN后会使该分支的输出始终非负，使网络表示能力下降；(d)将ReLU提前解决了...(e)的非负问题，但ReLU无法享受BN的效果；(e)将ReLU和BN都提前解决了(d)的问题。
在残差网络（ResNet）中，每个残差块通过跳跃连接将输入直接添加到输出中，确保了信息的流动。这种结构使得残差网络能够更深地堆叠层级，并且可以训练非常深的神经网络而不会导致梯度消失或退化问题。...如果一个函数过于复杂，它可能会变得难以理解，导致困惑和错误。 可重用性：函数的目标之一是促进代码的重用。通过将代码封装在函数中，可以在不同的上下文中多次使用。...残差网络通过引入跳跃连接和残差块的方式解决了深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。跳跃连接允许信息直接传递到后续层，使得网络可以学习残差映射，从而更好地优化模型。...通过调整网络的深度，我发现随着网络深度的增加，模型的性能在一定程度上得到了提升。然而，当网络过深时，出现了退化问题，即模型的性能开始下降。...这进一步加深了我对残差网络的理解，并使我对深度学习的实际应用能力有了更深入的认识。 在实验中，我也遇到了一些困难。首先是网络的训练时间较长，尤其是在增加网络深度的情况下。
在下文中，我将展示我复制的论文的结果以及从中学到的东西。 更详细地讲，我使用Tensorflow 2 Keras API成功复现了论文的主要实验，得出了相似的结论。...输出平滑化：BN被认为可以平滑化优化范围，减少损失函数的变化量并限制其梯度。较平滑的目标在训练时预测效果会更好，并且不易出现问题。...在我的代码中，我使用Tensorflow 2和我自己选择的超参数来尽可能短地重新复现了论文中的主要实验。...如果这个设想是有用的，这些改变都不会成为问题。 作者还使用了数据增强，而我没有使用。再说一次，如果这个想法有用，那么这些改变都不应该是一个重大问题。 结果 这是我通过上述代码获得的结果： ?...除了准确性之外，作者还研究了γ和β参数的直方图，发现该网络学会了通过将γ设置为接近零的值来抑制每个BN层中所有激活的三分之一。 讨论 此时，您可能会问：为什么要做这些？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...ResNets的一个优点是，梯度可以直接通过恒等函数从后面的层流向前面的层。但是，恒等函数和H的输出是累加的，这可能会阻碍网络中的信息流。...池化层用在 解决使用稠密块后带来通道数剧增，使用过多稠密块模型过于复杂的问题。...优缺点： 解决梯度消失的问题 以下是介绍梯度消失、梯度弥散问题的博客： 详解机器学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法_Double_V的博客-CSDN博客 机器学习总结（二）：梯度消失和梯度爆炸_以梦为马...随机深度网络，随机dropping layers 分型网络，多条短路径相连接） 我认为梯度消失问题是网络太深，梯度值在网络传递过程中会越来越小或越来越大，传递至输入时损失梯度变化过大，所以反馈信息有误。
踩了很多的坑，尤其是使用tf的slim模块的时候，其中batchnorm的问题困挠了我很久，问题表现如下： 训练结果很好，测试的时候is−trainingis−trainingis-training设置成...但是经常有同学在使用过程中遇到结果不尽人意或者各种奇葩问题。 本文为上述提出的两个问题做一个总结，附上我的解决方案，有问题欢迎留言。...显然了是batchnorm的问题，假设要finetune-resnet-v1-101, 网络定义如下： with slim.arg_scope(resnet_utils.resnet_arg_scope...，设置成false的时候不更新，而是使用计算好的moving mean 和moving variance，关于batchnorm相关问题可以参考我的博文，因此，is_training 在测试的时候给成True...slim.batchnorm，而是使用了tf.contrib.layers.batch_norm，二者差距不大，都是一样的，当然你也可以使用自己定义的batchnorm函数。
深度学习与网络深度的挑战 在深度学习中，网络的“深度”（即层数）通常与模型的能力成正比。然而，随着网络深度的增加，一些问题也随之出现，最突出的是梯度消失/爆炸问题。这使得深层网络难以训练。...为什么会出现梯度消失？ 激活函数 使用Sigmoid或者Tanh等饱和激活函数时，其导数在两端极小，这很容易导致梯度消失。 初始化方法 权重初始化不当也可能导致梯度消失。...如何解决梯度消失问题 使用ReLU激活函数：ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数能够缓解梯度消失。 合适的权重初始化：如He初始化或Glorot初始化。...使用短接结构（Skip Connections）：这是ResNet解决梯度消失问题的核心机制。...在一些其他网络架构中，初始层可能由多个小卷积核（如3x3）组成，那么为什么ResNet要使用一个较大的7x7卷积核呢？
我们引入了新的融合运算符，如batchnorm_relu和batchnorm_add - relu，它们消除了对GPU内存的不必要的往返。...这些优化使得在使用18.11 MXNet容器在单个Tesla V100 GPU上使用张量核心混合精度在批量大小为32的批量训练ResNet-50时，吞吐量为1060张图像/秒，而使用18.09 MXNet...虽然这个选项忽略了将已经计算的梯度与其他模型层的梯度计算重叠的机会，但是在使用持久内核实现的情况下，它可以提高性能，包括批处理规范化和某些cuDNN rns。...性能库 cuDNN 最新版本的cuDNN 7.4.1包含了NHWC数据布局、持久RNN数据梯度计算、跨区卷积激活梯度计算以及cudnnget()集合api中改进的启发式的显著性能改进。...即使在使用多个CPU内核进行此处理时，CPU也难以足够快地为gpu提供数据。这会导致GPU在等待CPU完成任务时出现空闲时间。将这些数据管道从CPU移动到GPU是非常有利的。
(Bypass)设置,既大幅度减少了网络的参数量，又在一定程度上缓解了gradient vanishing问题的产生.结合信息流和特征复用的假设，DenseNet当之无愧成为2017年计算机视觉顶会的年度最佳论文...但是随着CNN网络层数的不断增加开始出现梯度消失和模型退化（50层的网络不如20层的网络），批量归一化（BatchNormalization）的广泛使用在一定程度上缓解了梯度消失的问题，而ResNet和...Fractal Nets通过将不同深度的网络并行化，在获得了深度的同时保证了梯度的传播，随机深度网络通过对网络中一些层进行失活，既证明了ResNet深度的冗余性，又缓解了上述问题的产生。...这样，不但减缓了梯度消失的现象，也使其可以在参数与计算量更少的情况下实现比ResNet更优的性能。...通常的模型relu等激活函数处于卷积conv、批归一化batchnorm之后，即Conv-BN-ReLU，也被称为post-activation。
resNet的作者认为： 增加网络的层不应该降低网络的性能，因为我们可以将“恒等变换(identity mapping)”简单地叠加在网络上，而且所得到的输出架构也会执行相同的操作。...上图所示的残差块能够明确地使它完成这一点。 另外，resNet还采用了reLU方式激活，reLU函数在取值变大时不会发生梯度变小的情况，所以也缓解了梯度消失。...由于实验室虚拟机的下载速度太慢，我转而使用CIFAR作为训练数据集 4. resnet训练cifar-10 由于时间有限，难度较大，我只是用了网上https://github.com/tensorflow...install tensorflow-gpu=1.7 为什么解决方案1可行 我最开始有疑惑，安装tensorflow-gpu要求事先安装好相应版本的cudatoolkit和cudnn。...解决方案2(未证实) 采用旧的函数调用，比如data.map.prefetch的调用改为data.map 。 这个方法只是一个思路，未证实，因为我已经用解决方案1解决问题。我也不在此深究了。
那么ResNet为什么会有如此优异的表现呢？...但是现在已经存在一些技术手段如BatchNorm来缓解这个问题。因此，出现深度网络的退化问题是非常令人诧异的。 ?...残差梯度不会那么巧全为-1，而且就算其比较小，有1的存在也不会导致梯度消失。所以残差学习会更容易。要注意上面的推导并不是严格的证明。...），一般采用1x1的卷积，这样会增加参数，也会增加计算量。...图8 改进后的残差单元及效果 PART 05 ResNet的TensorFlow实现 这里给出ResNet50的TensorFlow实现，模型的实现参考了Caffe版本的实现（https://github.com
前言 一、keras提供了三种定义模型的方式 1. 序列式(Sequential) API 序贯(sequential)API允许你为大多数问题逐层堆叠创建模型。...虽然说对很多的应用来说，这样的一个手法很简单也解决了很多深度学习网络结构的构建，但是它也有限制－它不允许你创建模型有共享层或有多个输入或输出的网络。 2....# model.eval()，让model变成测试模式，对dropout和batch normalization的操作在训练和测试的时候是不一样的 # eval（）时，pytorch会自动把BN和DropOut...(可选) 5.2:前向传播计算网络输出output和计算损失函数loss 5.3:反向传播更新参数 以下三句话一句也不能少： 5.3.1:将上次迭代计算的梯度值清0 optimizer.zero_grad...为backend的话），而pytorch的顺序则是（ C, H, W) 5、具体的变换可以参照下方，但由于没有学过pytorch，keras也刚入门，不能保证正确，日后学的更深入了之后再来看看。
然而，简单叠加层的深度网络很难训练，因为梯度反向传播到后面比较深的层时梯度可能会消失和爆炸（重复乘法可能会使梯度无穷小或无穷大）。...标准化初始化和中间标准化层在很大程度上解决了上述问题，它们使具有数十层的网络能够收敛。同时，也暴露出另一个退化问题:随着网络深度的增加，精度趋于饱和，然后迅速退化。...2相关工作 1、残差网络相对于普通模型的优势 何凯明引入了ResNet来解决退化问题。此外，在PreActResNet中，卷积层的梯度即使在权值任意小的情况下也不会消失，这带来了良好的反向传播特性。...相比之下，ResNet中的梯度更抗shattered，呈亚线性衰减。Veit等人也指出，残差网络可以看作是多个长度不同路径的集合。...因此，RepVGG不具有ResNet隐含的“ensemble assumption ”，同时随着block数量的增加，RepVGG与ResNet之间的表征差距也会增大。
但当我们继续向神经网络添加更多层时，模型训练起来也越来越困难，模型的准确度开始饱和，然后还会下降。于是 ResNet 诞生了，让我们摆脱了这种窘境，并能帮助解决这个问题。 1什么是 ResNet？...残差块 随着这些残差（Residual）块的引入，训练非常深的网络时面临的问题得到了缓解，ResNet 模型由这些块组成。...ResNet 中的这些跳过连接技术通过梯度流经的替代快捷路径来解决深度 CNN 中梯度消失的问题。此外，如果有任何层损害了架构的性能，跳过连接也能起作用，它将被正则化跳过。...来源：“图像识别的深度残差学习”论文 3将 ResNet 与 Keras 结合使用： Keras 是一个开源深度学习库，能够在 TensorFlow 上运行。...ResNet 架构多次使用 CNN 块，因此我们为 CNN 块创建一个类，它接受输入通道和输出通道。每个 conv 层之后都有一个 batchnorm2d。
前言 自 2017 年 1 月 PyTorch 推出以来，其热度持续上升，一度有赶超 TensorFlow 的趋势。...因此，走上学习 PyTorch 的道路已刻不容缓。 本教程以实际应用、工程开发为目的，着重介绍模型训练过程中遇到的实际问题和方法。...当模型训练遇到问题时，需要通过可视化工具对数据、模型、损失等内容进行观察，分析并定位问题出在数据部分？模型部分？还是优化器？...然而，工程应用开发中所遇到的问题并不是跑一个模型的 demo 就可以的，模型开发需要对数据的预处理、数据增强、模型定义、权值初始化、模型 Finetune、学习率调整策略、损失函数选取、优化器选取、可视化等等...为什么都在用呢？ 2.1.3 nn.Sequetial torch.nn.Sequential 其实就是 Sequential 容器，该容器将一系列操作按先后顺序给包起来，方便重复使用。
#2：修改损失函数（经典GAN） 在GAN论文里人们通常用 min (log 1-D) 这个损失函数来优化G，但在实际训练的时候可以用max log D -因为第一个公式早期有梯度消失的问题...- Goodfellow et. al (2014) 在实践中：训练G时使用反转标签能工作得很好，即：real = fake, fake = real 一些GAN变体 【TensorFlow...#5：避免稀疏梯度：ReLU, MaxPool GAN的稳定性会因为引入了稀疏梯度受到影响 LeakyReLU很好（对于G和D） 对于下采样，使用：Average Pooling，Conv2d + stride...#7：架构：DCGANs / Hybrids 能用DCGAN就用DCGAN， 如果用不了DCGAN而且没有稳定的模型，可以使用混合模型：KL + GAN 或 VAE + GAN WGAN-gp的ResNet...#10：使用 Gradient Penalty 使梯度的norm规范化 对于为什么这一点有效，有多个理论（WGAN-GP, DRAGAN, 通过规范化使GAN稳定） ?
按我的理解，SENet要做的就是这个，希望能达到强化重要特征，弱化不重要的特征。我觉得，SENet的精髓就在于这个权重是怎么计算的。 2....不过，这有个问题，为什么在Excitation的两次FC中，需要先将通道数降维，然后又升维到原来的通道数呢？这一降一升，有什么好处？直接将Squeeze输出的值进行Sigmoid是否可行？...不过想想也是有道理的，就像我们平时说重要性，往往也通过比较得来的。而使用两次FC毫无疑问能拟合更多的非线性。 先降维再升维，是否会产生信息丢失呢？...不过，即使将二维压缩成一维，一维空间上的点也是有无数个的，表达能力也是足够的。但是放到计算机中，计算时浮点数是有精度的，不过表达能力也是够的。...如果只是使用一个FC，参数量和计算量确实是会大很多。
解决梯度弥散问题的两种方法： 第一种：将随机初始化W改为一个有关联的矩阵初始化。 第二种：使用ReLU代替sigmid函数。...答：(1) 梯度消失：根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重解雇小于1的话，那么即使这个结果是0.99，经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于0； (2) 梯度膨胀：根据链式法则...答：sigmoid会饱和，造成梯度消失，于是有了ReLU ReLU负半轴是死区,会造成梯度变为0,于是有了LeakyReLU、PReLU 强调梯度和权值分布的稳定性，由此有了ELU，以及较新的...SELU 太深了，梯度传递不下去，于是有了highway 干脆连highway的参数都不要，直接变残差，于是有了ResNet 强行稳定参数的均值和方差，于是有了BatchNorm 在梯度流中增加噪声...普通RNN会遇到梯度爆炸和梯度消失的问题。所以现在在NLP领域，一般会使用LSTM模型。
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