ResNet:深度学习中的重要里程碑

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ResNet:深度学习中的重要里程碑。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

 

目录

导言:

1. 应用

2. 结构介绍

3. 代码案例


导言:

深度学习的迅速发展在图像识别、语音处理和自然语言处理等领域取得了巨大的突破。然而,深度神经网络在训练过程中遇到了梯度消失和梯度爆炸等问题,限制了模型的性能和训练的深度。为了解决这些问题,研究人员于2015年提出了一种创新的网络结构——ResNet(Residual Network)。本文将详细介绍ResNet的历史演变、作用影响、结构、使用方法以及提供一个代码案例。

1. 应用

ResNet是由何凯明等人于2015年提出的,作为ImageNet图像分类比赛中的冠军模型而闻名。在此之前,深度神经网络的训练存在梯度消失和梯度爆炸的问题,难以训练深层网络。ResNet通过引入残差学习的概念,解决了这一问题,为深度学习的发展开辟了新的道路。
ResNet的提出对深度学习领域有着重大的影响。首先,它引入了残差学习的思想,使得深层网络的训练更加容易,允许网络达到更深的层数。其次,ResNet在图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中取得了显著的性能提升,推动了计算机视觉技术的发展。此外,ResNet的思想也被广泛应用于其他领域,如自然语言处理和语音识别等。

自lenet出现以来,相关领域人才都在优化网络上朝着更大更深的网络去研究,但是也会出现一些问题,如下如,对于某些非嵌套函数,不一定越大越深的网络可以有更好的结果,比如L1>L2,但对于嵌套函数是一定的,为了解决这个问题,何恺明等人提出了残差网络(ResNet) (He et al., 2016)。 它在2015年的ImageNet图像识别挑战赛夺魁,并深刻影响了后来的深度神经网络的设计。 残差网络的核心思想是:每个附加层都应该更容易地包含原始函数作为其元素之一。 于是,残差块(residual blocks)便诞生了,这个设计对如何建立深层神经网络产生了深远的影响。 凭借它,ResNet赢得了2015年ImageNet大规模视觉识别挑战赛。

ResNet:深度学习中的重要里程碑,深度学习,深度学习,人工智能,pytorch,神经网络,ResNet

 

2. 结构介绍

首先是什么是残差块:

让我们聚焦于神经网络局部:如图所示,假设我们的原始输入为x。 左图虚线框中的部分需要直接拟合出该映射f(x),而右图虚线框中的部分则需要拟合出残差映射f(x)−x。 残差映射在现实中往往更容易优化。 右图是ResNet的基础架构–残差块(residual block)。 在残差块中,输入可通过跨层数据线路更快地向前传播。

ResNet:深度学习中的重要里程碑,深度学习,深度学习,人工智能,pytorch,神经网络,ResNet

ResNet的核心结构是残差块(residual block),由两个或三个卷积层组成。每个残差块包含了跳跃连接(skip connection),将输入直接传递给输出。这种设计可以使得网络学习残差函数,更好地捕捉输入和输出之间的差异。ResNet还引入了全局平均池化层,将最后一个残差块的输出转化为分类结果。整个网络结构分为多个阶段,每个阶段包含若干个残差块。

 结构图如下:

ResNet:深度学习中的重要里程碑,深度学习,深度学习,人工智能,pytorch,神经网络,ResNet

每个模块有4个卷积层(不包括恒等映射的1×1卷积层)。 加上第一个7×7卷积层和最后一个全连接层,共有18层。 因此,这种模型通常被称为ResNet-18。 通过配置不同的通道数和模块里的残差块数可以得到不同的ResNet模型,例如更深的含152层的ResNet-152。 虽然ResNet的主体架构跟GoogLeNet类似,但ResNet架构更简单,修改也更方便。这些因素都导致了ResNet迅速被广泛使用。

ResNet:深度学习中的重要里程碑,深度学习,深度学习,人工智能,pytorch,神经网络,ResNet

 

 
使用ResNet进行图像分类的方法相对简单。首先,需要准备一个带有标签的图像数据集进行训练。然后,根据任务的需求选择合适的ResNet结构,并在训练数据上进行网络的训练。训练完成后,可以使用测试数据对网络进行评估,并获得分类结果。

3. 代码案例

3.1案例

如下提供一个简单的代码案例: 

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import CIFAR10

# 设置随机种子以保持结果的一致性
torch.manual_seed(42)

# 定义超参数
batch_size = 64
num_epochs = 10
learning_rate = 0.001
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 加载和预处理数据集
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

train_dataset = CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

# 加载ResNet预训练模型
resnet = models.resnet50(pretrained=True)
num_classes = 10
resnet.fc = nn.Linear(resnet.fc.in_features, num_classes)
resnet.to(device)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(resnet.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9)

# 训练网络
total_step = len(train_loader)
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)
        
        # 前向传播
        outputs = resnet(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 输出训练信息
        if (i+1) % 100 == 0:
            print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Step [{i+1}/{total_step}], Loss: {loss.item():.4f}")

# 在测试集上评估模型
resnet.eval()
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)
        
        outputs = resnet(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    accuracy = 100 * correct / total
    print(f"Test Accuracy: {accuracy:.2f}%")

3.2训练结果 

Extracting ./data\cifar-10-python.tar.gz to ./data
Files already downloaded and verified
Epoch [1/10], Step [100/782], Loss: 1.0319
Epoch [1/10], Step [200/782], Loss: 1.1229
Epoch [1/10], Step [300/782], Loss: 0.8398
Epoch [1/10], Step [400/782], Loss: 0.8044
Epoch [1/10], Step [500/782], Loss: 0.8307
Epoch [1/10], Step [600/782], Loss: 0.7975
Epoch [1/10], Step [700/782], Loss: 0.7846
Epoch [2/10], Step [100/782], Loss: 0.3949
Epoch [2/10], Step [200/782], Loss: 0.5152
Epoch [2/10], Step [300/782], Loss: 0.7796
Epoch [2/10], Step [400/782], Loss: 0.3524
Epoch [2/10], Step [500/782], Loss: 0.6294
Epoch [2/10], Step [600/782], Loss: 0.6961
Epoch [2/10], Step [700/782], Loss: 0.4766
Epoch [3/10], Step [100/782], Loss: 0.4821
Epoch [3/10], Step [200/782], Loss: 0.3328
Epoch [3/10], Step [300/782], Loss: 0.2926
Epoch [3/10], Step [400/782], Loss: 0.3867
Epoch [3/10], Step [500/782], Loss: 0.3263
Epoch [3/10], Step [600/782], Loss: 0.3571
Epoch [3/10], Step [700/782], Loss: 0.4108
Epoch [4/10], Step [100/782], Loss: 0.1394
Epoch [4/10], Step [200/782], Loss: 0.0899
Epoch [4/10], Step [300/782], Loss: 0.2545
Epoch [4/10], Step [400/782], Loss: 0.2804
Epoch [4/10], Step [500/782], Loss: 0.3633
Epoch [4/10], Step [600/782], Loss: 0.3250
Epoch [4/10], Step [700/782], Loss: 0.1818
Epoch [5/10], Step [100/782], Loss: 0.2360
Epoch [5/10], Step [200/782], Loss: 0.1247
Epoch [5/10], Step [300/782], Loss: 0.1398
Epoch [5/10], Step [400/782], Loss: 0.1117
Epoch [5/10], Step [500/782], Loss: 0.1807
Epoch [5/10], Step [600/782], Loss: 0.1970
Epoch [5/10], Step [700/782], Loss: 0.1364
Epoch [6/10], Step [100/782], Loss: 0.1568
Epoch [6/10], Step [200/782], Loss: 0.1354
Epoch [6/10], Step [300/782], Loss: 0.0280
Epoch [6/10], Step [400/782], Loss: 0.1083
Epoch [6/10], Step [500/782], Loss: 0.0687
Epoch [6/10], Step [600/782], Loss: 0.0650
Epoch [6/10], Step [700/782], Loss: 0.1396
Epoch [7/10], Step [100/782], Loss: 0.0428
Epoch [7/10], Step [200/782], Loss: 0.0601
Epoch [7/10], Step [300/782], Loss: 0.1236
Epoch [7/10], Step [400/782], Loss: 0.0677
Epoch [7/10], Step [500/782], Loss: 0.0642
Epoch [7/10], Step [600/782], Loss: 0.2154
Epoch [7/10], Step [700/782], Loss: 0.2325
Epoch [8/10], Step [100/782], Loss: 0.2054
Epoch [8/10], Step [200/782], Loss: 0.0618
Epoch [8/10], Step [300/782], Loss: 0.1539
Epoch [8/10], Step [400/782], Loss: 0.1003
Epoch [8/10], Step [500/782], Loss: 0.0557
Epoch [8/10], Step [600/782], Loss: 0.1296
Epoch [8/10], Step [700/782], Loss: 0.1271
Epoch [9/10], Step [100/782], Loss: 0.0371
Epoch [9/10], Step [200/782], Loss: 0.0863
Epoch [9/10], Step [300/782], Loss: 0.0821
Epoch [9/10], Step [400/782], Loss: 0.0797
Epoch [9/10], Step [500/782], Loss: 0.0642
Epoch [9/10], Step [600/782], Loss: 0.0640
Epoch [9/10], Step [700/782], Loss: 0.0174
Epoch [10/10], Step [100/782], Loss: 0.0477
Epoch [10/10], Step [200/782], Loss: 0.0506
Epoch [10/10], Step [300/782], Loss: 0.0412
Epoch [10/10], Step [400/782], Loss: 0.0630
Epoch [10/10], Step [500/782], Loss: 0.0530
Epoch [10/10], Step [600/782], Loss: 0.0801
Epoch [10/10], Step [700/782], Loss: 0.0104
Test Accuracy: 83.99%

 

上述代码中,我们使用了CIFAR10数据集进行图像分类任务。代码首先加载并预处理数据集,然后加载预训练的ResNet模型,并对输出层进行修改以适应任务需求。接下来,我们定义了损失函数和优化器,并使用训练数据对网络进行训练。最后,在测试集上评估模型的准确率。

请确保安装了PyTorch和torchvision库,并将代码保存为一个Python文件后运行。注意,代码中使用了GPU(如果可用),可以在运行时进行加速,但如果没有GPU,也可以在CPU上运行。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-526963.html

到了这里,关于ResNet:深度学习中的重要里程碑的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【MySQL】MySQL里程碑

    个人主页:【😊个人主页】 系列专栏:【❤️MySQL】 1995年,MySQL 1.0发布,仅供内部使用。 1996年,MySQL 3.11.1发布,直接跳过了MySQL 2.x版本。 1999年,MySQL AB公司成立。同年,发布MySQL 3.23,该版本集成了Berkeley DB存储引擎。该引擎由Sleepycat公司开发,支持事务。在集成该引擎的

    2024年02月12日
    浏览(40)
  • ChatGPT:开启智能新纪元的里程碑

    在人工智能领域,每一次技术的飞跃都预示着一次新的革命。而ChatGPT的出现,无疑是这场革命中的一道亮丽风景线。它不仅代表了当前人工智能语言处理能力的巅峰,更标志着一个全新智能时代的开端。那么,我们是否可以将其誉为“未来人工智能的开山之作”呢?   从技

    2024年02月22日
    浏览(54)
  • 超级国际象棋:第二个里程碑已完成

    获取Cartesi资助的项目的最新进展,现在将完全去中心化的Web3国际象棋带到你的手中 “Ultrachess是一个完全基于区块链的国际象棋应用程序,由Cartesi Rollup技术支持,允许用户将真实价值投入到比赛中,不仅仅是他们的Elo分数。 nbsp; 此外,Ultrachess引入了一个在当前国际象棋范

    2024年02月12日
    浏览(34)
  • 3.0里程碑:Topomel Box 现已在微软商店可用

    猿友好! 我的程序 Topomel Box 的第三个版本(3.0)正式上架微软商店。通过微软商店这个统一的分发渠道,Topomel Box 有望与更多国家的用户见面并提供服务。 安装方法很简单,只需要打开微软商店(Microsoft Store),并搜索”topomel”,即可找到它。 搜索到 Topomel Box: 点击

    2024年02月09日
    浏览(92)
  • Meta语音达LLaMA级里程碑!开源MMS模型可识别1100+语言

    【新智元导读】Meta的大规模多语言语音 (MMS) 项目将彻底改变语音技术,使用wav2vec 2.0的自监督学习,MMS将语音技术扩展到1100到4000种语言。 在语音方面,Meta又达到了另一个LLaMA级的里程碑。 今天,Meta推出了一个名为MMS的大规模多语言语音项目,它将彻底改变语音技术。

    2024年02月09日
    浏览(66)
  • 甘特图组件DHTMLX Gantt用例 - 如何拆分任务和里程碑项目路线图

    创建一致且引人注意的视觉样式是任何项目管理应用程序的重要要求,这就是为什么我们会在这个系列中继续探索DHTMLX Gantt图库的自定义。在本文中我们将考虑一个新的甘特图定制场景,DHTMLX Gantt组件如何创建一个项目路线图。 DHTMLX Gantt正式版下载 用例 - 带有自定义时间尺

    2024年02月05日
    浏览(42)
  • Nautilus Chain测试网迎阶段性里程碑,模块化区块链拉开新序幕

    Nautilus Chain 是目前行业内少有的真实实践的 Layer3 模块化链,该链曾在几个月前上线了测试网,并接受用户测试交互。该链目前正处于测试网阶段,并即将在不久上线主网,这也将是行业内首个正式上线的模块化区块链底层。 而在上个月,Nautilus Chain 测试网迎来了阶段性

    2024年02月09日
    浏览(45)
  • AI之Sora:Sora(文本指令生成视频的里程碑模型)的简介(能力/安全性/技术细节)、使用方法、案例应用之详细攻略

    AI之Sora:Sora(文本指令生成视频的里程碑模型)的简介(能力/安全性/技术细节)、使用方法、案例应用之详细攻略 导读 :Sora 是OpenAI研发的一个可以 根据文字描述生成视频 的AI模型。它的主要特性、功能以及OpenAI在安全和应用方面的策略的核心要点如下所示: 核心功能 Sora可以

    2024年02月21日
    浏览(48)
  • 强化学习在人工智能的发展中的重要性与前景

    强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术,它通过在环境中进行交互,学习如何取得最大化的奖励。在过去的几年里,强化学习技术取得了显著的进展,并在许多领域得到了广泛应用,如游戏、自动驾驶、机器人控制、语音识别等。 在本文中,

    2024年02月20日
    浏览(74)
  • 航空航天中的人工智能:从机器学习到深度学习

    航空航天领域的发展与人工智能技术的进步紧密相连。随着数据量的增加和计算能力的提升,航空航天中的人工智能技术从机器学习逐渐发展到深度学习。本文将从背景、核心概念、算法原理、代码实例、未来趋势和挑战等方面进行全面阐述,为读者提供一个深入的技术博客

    2024年02月22日
    浏览(44)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包