ResNet(Residual Networks)은 딥러닝에서 중요한 아키텍처로, 심층 신경망 훈련에서 그래디언트 소멸 및 그래디언트 폭발 문제를 해결하는 데 그 혁신이 주로 반영되어 더 깊은 신경망 구축이 가능해졌습니다. ResNet의 혁신 포인트를 요약하면 다음과 같습니다.
1. Residual Connections(Skip Connections): ResNet은 직접 학습하는 대신 입력 특성과 출력 특성의 차이를 주요 학습 대상으로 사용하는 잔여 단위(Residual Unit)를 제안합니다. 출력 기능. 이러한 잔여 연결을 통해 정보는 일부 레이어를 직접 건너뛸 수 있으므로 역전파에서 경사를 효과적으로 전송하고 경사 소멸 및 폭발 문제를 완화하여 더 깊은 네트워크를 훈련할 수 있습니다.
2. 깊이 증가: ResNet은 여러 잔여 단위를 쌓아 심층 네트워크를 구축할 것을 제안합니다. 기존 심층 네트워크와 비교하여 ResNet을 사용하면 잔여 연결을 통해 네트워크가 심화되어 과적합 및 성능 저하 문제를 피할 수 있습니다.
3. 전역 평균 풀링: ResNet은 네트워크 끝에서 완전 연결 레이어를 사용하지 않고 전역 평균 풀링 레이어를 사용하여 공간 정보를 통합합니다. 이 방법은 매개변수 수를 줄이고, 과적합 위험을 완화하며, 입력 이미지 크기 변경에 네트워크를 더욱 강력하게 만듭니다.
4. 사전 훈련 및 전이 학습: ResNet은 ImageNet 데이터세트에 대해 대규모로 사전 훈련되었으며 여러 컴퓨터 비전 작업에서 탁월한 일반 성능을 보여주었습니다. 이로 인해 ResNet은 전이 학습 및 미세 조정에 사용되어 다른 작업의 훈련 프로세스를 가속화할 수 있는 강력한 특징 추출기가 됩니다.
5. 모델 디자인 아이디어의 영향:ResNet은 딥 네트워크의 설계 아이디어를 제안하여 후속 네트워크 아키텍처 설계(예: DenseNet, Wide ResNet 등)에 대한 영감과 기반을 제공했습니다. 잔여 연결이라는 개념은 다양한 네트워크 아키텍처에서 널리 사용되며 딥러닝 개발에 지대한 영향을 미칩니다.
요약하자면, ResNet의 혁신은 주로 잔차 연결의 도입에 있습니다. 이를 통해 경사 문제를 해결하여 더 깊은 신경망을 구축할 수 있어 컴퓨터 비전 작업에 획기적인 발전을 이룰 수 있습니다.
다음은 잔차 블록을 포함하는 신경망을 구축하는 데 사용되는 잔차 연결의 단순화된 버전에 대한 코드 예제입니다. 실제 ResNet 네트워크 구조는 더 복잡하며 여러 레이어와 블록을 포함합니다.
import torch
import torch.nn as nn
class ResidualBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):
super(ResidualBlock, self).__init__()
# Main branch
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
# Shortcut connection
if stride != 1 or in_channels != out_channels:
self.shortcut = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride),
nn.BatchNorm2d(out_channels)
)
else:
self.shortcut = nn.Identity()
def forward(self, x):
residual = x
out = self.conv1(x)
out = self.bn1(out)
out = self.relu(out)
out = self.conv2(out)
out = self.bn2(out)
out += self.shortcut(x) # Residual connection
out = self.relu(out)
return out
# Create a sample residual block
sample_block = ResidualBlock(in_channels=64, out_channels=128, stride=2)
print(sample_block)
위의 코드는 간단한 잔차 블록을 만드는 방법을 보여줍니다. 이 예에서 ResidualBlock클래스에는 기본 분기(두 개의 컨벌루션 레이어와 배치 정규화 레이어)와 입력 기능을 출력 기능에 추가하는 바로 가기가 포함되어 있습니다. 이 잔차 블록은 보다 복잡한 ResNet 네트워크를 구축하는 데 사용될 수 있습니다. 실제 응용 분야에서 ResNet은 일반적으로 더 깊은 신경망을 구축하기 위해 이러한 여러 잔차 블록으로 구성됩니다.