Was ist ResNet-50?

ResNet-50 ist eine CNN-Architektur, die zur ResNet-Familie (Residual Networks) gehört, einer Reihe von Modellen, die die Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Training tiefer neuronaler Netzwerke bewältigen sollen. ResNet-50 wurde von Forschern bei Microsoft Research Asia entwickelt und ist für seine Tiefe und Effizienz bei Bildklassifizierungsaufgaben bekannt. ResNet-Architekturen gibt es in verschiedenen Tiefen, z. B. ResNet-18, ResNet-32 usw., wobei ResNet-50 eine mittelgroße Variante ist.

ResNet-50 wurde 2015 veröffentlicht, bleibt aber ein bemerkenswertes Modell in der Geschichte der Bildklassifizierung.

ResNet und Residual Blocks

Das Hauptproblem, das ResNet löste, war das Degradationsproblem in tiefen neuronalen Netzwerken. Je tiefer die Netzwerke werden, desto gesättigter wird ihre Genauigkeit und desto schneller nimmt sie ab. Diese Degradation wird nicht durch Überanpassung verursacht, sondern durch die Schwierigkeit, den Trainingsprozess zu optimieren.

ResNet löste dieses Problem durch die Verwendung von Residual Blocks, die einen direkten Informationsfluss durch die Skip-Verbindungen ermöglichen und so das Problem des verschwindenden Gradienten mildern.

Der in ResNet-50 verwendete Restblock wird als Bottleneck Residual Block bezeichnet. Dieser Block hat die folgende Architektur:

Hier ist eine Aufschlüsselung der Komponenten innerhalb des Restblocks:

ReLU-Aktivierung : Die Aktivierungsfunktion ReLU (Rectified Linear Unit) wird nach jeder Faltungsschicht und den Batch-Normalisierungsschichten angewendet. ReLU lässt nur positive Werte durch, wodurch Nichtlinearität in das Netzwerk eingeführt wird, was für das Netzwerk unerlässlich ist, um komplexe Muster in den Daten zu lernen.

Engpass-Faltungsschichten : Der Block besteht aus drei Faltungsschichten mit Batch-Normalisierung und ReLU-Aktivierung nach jeder Schicht:

• Die erste Faltungsschicht verwendet wahrscheinlich eine Filtergröße von 1×1 und reduziert die Anzahl der Kanäle in den Eingabedaten. Diese Dimensionsreduzierung hilft, die Daten zu komprimieren und die Rechenleistung zu verbessern, ohne zu viele Informationen zu opfern.
• Die zweite Faltungsschicht könnte eine Filtergröße von 3 x 3 verwenden, um räumliche Merkmale aus den Daten zu extrahieren.
• Die dritte Faltungsschicht verwendet erneut eine Filtergröße von 1×1, um die ursprüngliche Anzahl der Kanäle wiederherzustellen, bevor die Ausgabe zur Verknüpfung hinzugefügt wird.

Verbindung überspringen : Wie bei einem Standardrestblock ist das Schlüsselelement die Abkürzungsverbindung. Sie ermöglicht es, den unveränderten Input direkt zum Output der Faltungsschichten hinzuzufügen. Diese Bypass-Verbindung stellt sicher, dass wichtige Informationen aus früheren Schichten erhalten bleiben und durch das Netzwerk weitergegeben werden, selbst wenn die Faltungsschichten Schwierigkeiten haben, zusätzliche Funktionen in diesem bestimmten Block zu erlernen.

Durch die Kombination von Faltungsschichten zur Merkmalsextraktion mit Abkürzungsverbindungen, die den Informationsfluss bewahren, und die Einführung einer Engpassschicht zur Reduzierung der Dimensionalität kann ResNet-50 mithilfe von Engpass-Restblöcken das Problem des verschwindenden Gradienten wirksam lösen, tiefere Netzwerke trainieren und eine hohe Genauigkeit bei Bildklassifizierungsaufgaben erreichen.

Stapeln der Blöcke: Erstellen von ResNet-50

ResNet-50 enthält 50 Engpass-Restblöcke, die gestapelt angeordnet sind. Die frühen Schichten des Netzwerks verfügen über herkömmliche Faltungs- und Pooling-Schichten, um das Bild vorzuverarbeiten, bevor es einer weiteren Verarbeitung durch die Restblöcke unterzogen wird. Schließlich nutzen vollständig verbundene Schichten an der Spitze der Struktur die verfeinerten Daten, um das Bild präzise zu kategorisieren.

Durch die strategische Integration von Engpass-Restblöcken und Abkürzungsverbindungen mildert ResNet-50 das Problem des verschwindenden Gradienten geschickt und ermöglicht die Erstellung fundierterer und leistungsfähigerer Modelle für die Bildklassifizierung. Dieser innovative Architekturansatz hat die Tür zu bemerkenswerten Fortschritten im Bereich der Computervision geöffnet.

ResNet-Leistung

In diesem Abschnitt zeigen wir die Leistung von ResNet-20, -32, -44, -56 und -110 im Vergleich zu einfachen neuronalen Netzwerken.

Die gestrichelten Linien kennzeichnen Trainingsfehler und fette Linien kennzeichnen Testfehler bei CIFAR-10. Das linke Diagramm zeigt die Trainings- und Testfehler bei Verwendung einfacher Netzwerke. Der Fehler von plain-110 ist höher als 60 % und wird nicht angezeigt. Das rechte Diagramm zeigt die Trainings- und Testfehler bei Verwendung von ResNets.

Im Wesentlichen demonstrieren die Diagramme den Vorteil der Verwendung von Skip-Verbindungen in neuronalen Netzwerken. Durch die Milderung des Problems des verschwindenden Gradienten ermöglichen Skip-Verbindungen tiefere Netzwerke, die bei Bildklassifizierungsaufgaben eine höhere Genauigkeit erreichen können.

Abschluss

Residual Networks stellten einen bedeutenden Durchbruch dar, der die Trainingsmethoden für tiefe Convolutional Neural Networks, insbesondere im Bereich der Computer Vision-Anwendungen, neu gestaltete.

Dieser innovative Ansatz, der durch die Verwendung von Skip-Verbindungen und Restblöcken gekennzeichnet ist, hat nicht nur die Art und Weise verändert, wie wir diese Netzwerke trainieren, sondern auch die Entwicklung ausgefeilterer und effizienterer Modelle vorangetrieben.

Mit seinen 50 Engpass-Restblöcken hat ResNet-50 außergewöhnliche Fähigkeiten bei der Überwindung von Herausforderungen im Zusammenhang mit verschwindenden Gradienten bewiesen und so das erfolgreiche Training tieferer neuronaler Netzwerke ermöglicht.

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Petru Potrimba . (13. März 2024). Was ist ResNet-50? Roboflow-Blog: https://blog.roboflow.com/what-is-resnet-50/

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