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深度学习整体架构

与传统的机器学习方法不同，深度学习模型能够自动从原始数据中提取特征，减少了手动特征工程的需求。 深度学习模型通常包含多个隐藏层，这些层可以学习数据的高层抽象和复杂特征。

一、卷积神经网络

 

经过权重参数计算之后，进行一次非线性变换，通过在每一层中使用激活函数，可以增加网络的深度和复杂性，使网络能够学习更复杂的特征。 

 整体架构

 二、残差网络ResNet

何凯明等人在2015年提出的ResNet，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，获评CVPR2016最佳论文。因为它“简单与实用”并存，之后许多目标检测、图像分类任务都是建立在ResNet的基础上完成的，成为计算机视觉领域重要的基石结构。

自从深度神经网络在ImageNet大放异彩之后，后来问世的深度神经网络就朝着网络层数越来越深的方向发展。直觉上我们不难得出结论：增加网络深度后，网络可以进行更加复杂的特征提取，因此更深的模型可以取得更好的结果。 但事实并非如此，人们发现随着网络深度的增加，模型精度并不总是提升，并且这个问题显然不是由过拟合（overfitting）造成的，因为网络加深后不仅测试误差变高了，它的训练误差竟然也变高了。作者提出，这可能是因为更深的网络会伴随梯度消失/爆炸问题，从而阻碍网络的收敛。作者将这种加深网络深度但网络性能却下降的现象称为退化问题（degradation problem）

当传统神经网络的层数从20增加为56时，网络的训练误差和测试误差均出现了明显的增长，也就是说，网络的性能随着深度的增加出现了明显的退化。ResNet就是为了解决这种退化问题而诞生的。 

 构建恒等映射（Identity mapping）来解决这个问题。增加网络层数，但训练误差不增加。20层的网络是56层网络的一个子集，56层网络的解空间包含着20层网络的解空间。如果我们将56层网络的最后36层全部短接，这些层进来是什么出来也是什么（也就是做一个恒等映射），那这个56层网络不就等效于20层网络了吗，至少效果不会相比原先的20层网络差吧。同样是56层网络，不引入恒等映射为什么就不行呢？因为梯度消失现象使得网络难以训练，虽然网络的深度加深了，但是实际上无法有效训练网络，训练不充分的网络不但无法提升性能，甚至降低了性能。

 

三、. U-Net