殘差網絡(Residual Network)
一、背景
1）梯度消失問題
我們發現很深的網絡層，由於參數初始化一般更靠近0，這樣在訓練的過程中更新淺層網絡的參數時，很容易隨著網絡的深入而導致梯度消失，淺層的參數無法更新。
可以看到，假設現在需要更新b1，w2,w3,w4參數因為隨機初始化偏向於0，通過鏈式求導我們會發現，w1w2w3相乘會得到更加接近於0的數，那麽所求的這個b1的梯度就接近於0，也就產生了梯度消失的現象。
2）網絡退化問題
舉個例子，假設已經有了一個最優化的網絡結構，是18層。當我們設計網絡結構的時候，我們並不知道具體多少層次的網絡時最優化的網絡結構，假設設計了34層網絡結構。那麽多出來的16層其實是冗余的，我們希望訓練網絡的過程中，模型能夠自己訓練這五層為恒等映射，也就是經過這層時的輸入與輸出完全一樣。但是往往模型很難將這16層恒等映射的參數學習正確，那麽就一定會不比最優化的18層網絡結構性能好，這就是隨著網絡深度增加，模型會產生退化現象。它不是由過擬合產生的，而是由冗余的網絡層學習了不是恒等映射的參數造成的。
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