殘差連接的作用

一、概述

殘差連接是深度學習中常用的一種技巧，可以幫助神經網路更快、更準確地學習複雜的非線性映射。在傳統的神經網路中，通過堆疊多層非線性變換，網路可以逐漸學習到更高層次的抽象特徵。殘差連接則基於對殘差的假設，即網路應該能夠將輸入和輸出之間的差異建模為殘差。通過將輸入的信息直接加到輸出上，殘差連接使得網路可以更輕鬆地學習出這些殘差部分，從而更容易地學習到底層的特徵。

二、殘差連接實現方式

殘差連接最常見的實現方式是在具有相同維度的層之間添加跨層連接（skip connection）。這種跨層連接可以像添加模塊一樣來實現，只需將輸入與輸出相加即可。如：

    
        def residual_block(input_tensor, filters, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), activation='relu'):
            x = Conv2D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=strides, padding='same')(input_tensor)
            x = BatchNormalization()(x)
            x = Activation(activation)(x)
            x = Conv2D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=strides, padding='same')(x)
            x = BatchNormalization()(x)
            x = Add()([x, input_tensor])
            output_tensor = Activation(activation)(x)
            return output_tensor
    

在這個示例中，我們定義了一個殘差塊（residual block），它包含了兩個卷積層和跨層連接。其中，input_tensor是輸入張量，filters是卷積層的濾波器數，kernel_size和strides分別是卷積核和步幅的大小。在塊的後半部分中，我們將殘差結果與原始輸入相加，然後再經過激活函數輸出結果。

三、殘差連接的作用

1. 緩解梯度消失問題

在深層神經網路中，梯度消失是一個普遍存在的問題。隨著網路層數的增加，梯度會逐漸消失，使得網路很難學習到上層的抽象特徵。通過殘差連接，網路可以直接從低層次獲取梯度，反向傳播中的梯度信號可以直接流入到淺層網路，從而緩解了梯度消失問題。

2. 加速訓練速度

在傳統的神經網路中，多層非線性變換需要耗費大量時間和計算資源。但是，在殘差連接中，網路可以直接通過跨層連接捕捉到淺層網路的特徵，從而更快地學習到高層特徵，提高了訓練速度。

3. 提高網路的泛化能力

在圖像分類等領域，數據標註不充分、雜訊影響較大的情況下，深層網路很容易陷入過擬合狀態。殘差連接可以通過引入正則化作用，通過將輸入的信號與輸出直接相加，從而減少了網路訓練過程中的過擬合現象，提高了網路的泛化能力。

4. 模型可解釋性

另一個殘差連接的重要作用是提升模型可解釋性。由於殘差塊可以明確地描述出輸入與輸出之間的關係，因此能夠更好地理解模型中每一層的作用和貢獻，進一步提升模型的可解釋性。