python残差神经网络 残差神经网络算法

训练深层神经网络时，如果深度特别大，其实是很难训练下去的，因为会遇到梯度消失和梯度爆炸的问题。残差网络可以帮助我们更好地训练深层神经网络。

一、残差块

在神经网络的两层中，会执行如下运算过程（主路径）

如果将$a^{[l]}$拷贝到最后一个linear之后，ReLU之前，这个路径称作是捷径（shortcut）：

有时候这个捷径（shortcut）也称作远跳连接（skip connection）

通过这种方式，计算过程有一些改变，如下所示。

二、残差神经网络

首先给出一个普通神经网络

要使它变成残差神经网络，就是加上远跳连接。

每两层增加一个捷径，构成一个残差块，残差块组合在一起形成一个残差网络。

残差神经网络在训练深层神经网络时，有效预防了梯度爆炸/消失的问题，也解决了网络结构臃肿的问题，相比普通神经网络效果更佳。

三、为什么残差网络如此有效？

权重w和偏差b都取0的时候，$a^{[l+2]}=a^{[l]}$，这种恒等式不会影响到网络的效率，通过那两层还可以学习到一些特征信息，反倒可以提高网络效率。

值得注意的是$z^{[l+2]}$和$a^{[l]}$应该具有相同的维度才能实现加法运算！在ResNet中使用了许多same卷积方式，所以使得$a^{[l]}$维度可以等于输出的维度，从而实现了远跳连接。

四、残差网络作图像识别

普通神经网络

残差神经网络

每两层卷积就添加一个捷径形成一个残差块，从而形成一个大型的残差网络。由于大量使用了same卷积方式，所以维度得以保留，从而实现远跳连接中的同纬度相加过程。