残差连接（Residual Connection），又称跳跃连接（Skip Connection），是深度学习中的一种关键结构，由ResNet（Residual Network）首次提出，旨在解决深层网络训练中的梯度消失/爆炸和网络退化问题。以下是关于残差连接的全面解析：

1. 残差连接的背景与意义

• 核心问题：传统深层网络随着层数增加，训练难度增大，表现为：
• 梯度消失/爆炸：反向传播时梯度逐层衰减或激增。
• 网络退化（Degradation）：更深网络的训练误差反而高于浅层网络，并非由过拟合引起。
• 解决方案：残差学习通过引入跨层直连路径，使网络更容易学习恒等映射（Identity Ma...

Read more

感受野（Receptive Field） 是深度学习中卷积神经网络（CNN）的核心概念，指输入图像中对网络某一层中特定神经元激活产生影响的区域大小。简单来说，它表示神经元“看到”的输入范围。以下是关于感受野的详细解析：

1. 感受野的重要性

• 上下文理解：较大的感受野能捕捉更广泛的上下文信息（如物体整体结构），适合分类、分割等任务。
• 细节捕捉：较小的感受野关注局部特征（如边缘、纹理），适用于细粒度识别。
• 网络设计：通过调整感受野，可以平衡模型的全局与局部感知能力。

2. 感受野的计算

感受野的计算与网络层的堆叠方式密切相关，常用公式为： [ RF_{l} = RF_{l-1} + ...

Read more

残差网络（ResNet）详解

残差网络（Residual Network，ResNet）是一种深度神经网络架构，由何恺明等人于2015年提出，旨在解决深度网络训练中的退化问题（即随着网络加深，训练误差反而增大）。以下是其核心内容：

核心思想

1. 退化问题的根源
2. 传统深度网络（如VGG）在层数增加时，训练误差不降反升。这并非过拟合，而是由于梯度消失/爆炸导致优化困难。

3. 更深的网络理论上应能拟合更简单的函数（如恒等映射），但实际训练中难以学习到这种映射。

4. 残差学习（Residual Learning）

5. 核心公式：
   [ H(x) = F(x) + x ]
   其...

Read more

结构化剪枝也是模型剪枝技术中的一种，和非结构化剪枝相对应，以下是关于它的具体介绍：

定义

结构化剪枝是一种在神经网络模型压缩中，以特定结构为单位对模型进行剪枝的方法。它不是像非结构化剪枝那样针对单个参数进行操作，而是对模型中的具有一定结构的组件，如卷积核、通道、神经元等进行整体删除或调整，从而在减少模型复杂度的同时，尽量保持模型的性能。

实现方式

• 卷积核剪枝：在卷积神经网络中，卷积核是提取特征的关键组件。卷积核剪枝就是根据一定的标准，直接删除整个卷积核。例如，可以计算每个卷积核的重要性得分，这个得分可以基于卷积核的参数幅度、对特征提取的贡献等因素来确定。然后，将得分低于某个阈值的卷积核...

Read more

非结构化剪枝是模型压缩和优化领域中的一种重要技术，以下是关于它的详细介绍：

定义

非结构化剪枝是一种对神经网络模型进行剪枝的方法，它不依赖于特定的结构或模式，而是直接对模型中的参数进行操作。通过去除神经网络中对模型性能影响较小的连接或参数，以达到减少模型存储需求、降低计算量和提高推理速度等目的，同时尽量保持模型的准确性。

实现方式

• 基于幅度的剪枝：这是一种最常见的非结构化剪枝方法。其核心思想是根据参数的绝对值大小来决定是否剪枝。通常会设定一个阈值，将绝对值小于该阈值的参数直接设置为零。例如，在一个卷积神经网络中，对于卷积层的权重参数，会遍历每个参数，若其绝对值小于给定阈值，如0.01，...

Read more

神经架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）是一种用于自动化搜索神经网络架构的技术，以下从其背景、方法、应用场景等方面进行详细介绍：

背景

随着深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等诸多领域取得巨大成功，神经网络的架构设计变得越来越重要。传统的神经网络架构设计主要依赖于人工经验，需要大量的专业知识和时间成本。NAS旨在通过自动化的方式搜索出最优的神经网络架构，减少人工设计的工作量，提高模型的性能和效率。

方法

• 搜索空间：定义了所有可能的神经网络架构的集合，包括网络的层数、每层的神经元数量、连接方式、激活函数等。例如，在图像识别中，搜索空间可能包含不...

Read more

Inception Network（GoogLeNet）详解

Inception Network 是由 Google 团队在 2014 年提出的经典深度神经网络架构，其核心创新在于 Inception 模块，通过多尺度并行卷积和高效参数设计，显著提升了图像分类任务的性能。以下是其关键内容：

1. 核心思想与结构

• Inception 模块
  每个模块并行执行以下操作，并拼接输出通道：
• 1×1 卷积（降维）
• 3×3 卷积（提取局部特征）
• 5×5 卷积（捕获更大区域）

• 3×3 最大池化（保留空间信息）
  作用：多尺度特征融合，减少参数量的同时增强表达能力。

• 1×1 卷...

Read more

以下是关于 残差网络（Residual Network，ResNet） 的全面解析：

1. ResNet的背景与核心思想

ResNet 由微软研究院的何恺明团队于2015年提出，是深度学习领域里程碑式的模型。其核心目标是解决深度神经网络（如VGG）的梯度消失和网络退化问题：
- 梯度消失：随着网络加深，反向传播时梯度逐渐衰减，浅层参数难以更新。
- 网络退化：增加网络层数后，训练误差反而上升（并非过拟合导致）。

ResNet的解决方案：
通过引入 残差块（Residual Block），允许网络直接学习输入与输出之间的残差（差值），而非直接拟合目标映射。
数学表达：
[ \text...

Read more

以下是关于 残差块（Residual Block） 的详细解析：

1. 残差块的核心思想

残差块（Residual Block） 是ResNet（Residual Neural Network）的核心组件，由何恺明团队于2015年提出，旨在解决深度神经网络中的梯度消失和网络退化问题（即网络加深后性能反而下降）。其核心思想是：
通过引入跳跃连接（Shortcut Connection），让网络直接学习输入与输出之间的残差（差值），而非直接学习目标映射。
数学表达：
[ \text{输出} = F(x) + x ]
其中，( F(x) ) 为残差函数，( x ) 为输入。

2. 残差块的...

Read more

以下是关于 VGG网络 的详细解析：

1. VGG的核心思想

VGG（Visual Geometry Group） 是由牛津大学视觉几何组于2014年提出的经典卷积神经网络模型，其核心贡献在于：
通过堆叠多层小尺寸卷积核（3×3），证明了网络深度对模型性能的关键作用。
- 关键结论：更深的网络（16-19层）相比浅层网络（如AlexNet的8层）能显著提升分类精度。 - 设计原则：使用连续的3×3卷积替代大尺寸卷积核（如5×5、7×7），在保持相同感受野的同时减少参数量。

2. VGG的网络架构

VGG的常见变体包括 VGG-16 和 VGG-19（数字代表含权重的层数）：

VGG-...

Read more