在ResNet中,在残留连接后应用ReLU的原因是为了解决梯度消失和梯度爆炸的问题,并提高网络的收敛速度和性能。
ResNet(Residual Network)是一种深度残差网络,通过引入残差连接(residual connection)来解决深层网络训练中的梯度问题。残差连接是将输入直接添加到网络的输出中,形成了一个跳跃连接,使得网络可以学习到残差信息。
在残留连接后应用ReLU的目的是为了引入非线性激活函数,增加网络的表达能力。ReLU(Rectified Linear Unit)是一种常用的激活函数,它将小于零的值设为零,大于零的值保持不变。通过ReLU的非线性变换,可以使网络更好地拟合复杂的非线性函数。
具体来说,残留连接后应用ReLU的好处有以下几点:
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