对残差网络(ResNet/Residual Network)的基础理解
普通网络:
假设有一个神经网络如上图所示,包含两个层(weight layer1、weight layer2,无激活函数)
那么对这个神经网络进行一次正向传播+反向传播的过程为:
正向传播:
输入x,经过第一层,f(x) = w1x + b1
经过第二层,g(f(x)) = w2f(x) + b2
Loss(y, g(f(x))) = (y – g(f(x)))^2(也可为其它损失计算方式,此处不重要)
反向传播:
更新参数w1’ = w1 – Lr*,w2’ = w2 – Lr*(Lr为学习速率)
其中,
可见计算w1梯度时比计算w2梯度时,连乘操作涉及的元素更多
即越上层的参数,更新时连乘涉及的元素越多(因为信息是反向逐层传播的)
连乘过程中会产生的问题(越上层的参数越容易发生这种情况):
(1) 当连乘时趋近于0的元素很多时:连乘元素越多,结果越趋近于0,造成梯度弥散
即参数更新时计算出的梯度非常小时,说明反向传播反馈回来的信息非常少了,这些参数几乎不更新了
(2) 当连乘时大于1的元素很多时:连乘元素越多,结果越大,造成梯度爆炸
即参数更新时计算出的梯度非常大时,这些参数变化将过于极端,导致模型效果下降
解决方法:残差处理
添加了残差处理后的结构:
假设在layer2处做残差处理,即layer2的输出 = layer2的计算结果 + layer2的输入
输出 = g(f(x)) + f(x)
与非残差结构的区别在于,添加残差处理后是用g(f(x)) + f(x)来拟合目标结果而非g(f(x))
那么反向传播的过程中:
可以想象,即使连乘的部分数值过小/趋近于0也还有其它的项来保证参数的更新
可以说:
残差处理即为通过改变模型输出值的构成以在梯度计算时融入加法,使得当个别梯度计算时即使部分项过小/趋近于0时,信息传播也不会消失
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