四、经典网络10（resNet）

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我是靠谱客的博主任性蜗牛，最近开发中收集的这篇文章主要介绍四、经典网络10（resNet），觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

ResNet 及其变体

自从 AlexNet 在 LSVRC2012 分类比赛中取得胜利之后，深度残差网络（deep Residual

Network ）可以说成为过去几年中，在计算机视觉、深度学习社区领域中最具突破性的成果了。

ResNet 可以实现高达数百，甚至数千个层的训练，且仍能获得超赞的性能。

得益于其强大的表征能力，许多计算机视觉应用在图像分类以外领域的性能得到了提升,如对象检测和人脸识别。

自从 2015 年 ResNet 进入人们的视线，并引发人们思考之后，许多研究界人员已经开始研究其成功的秘诀，并在架构中纳入了许多新的改进。本文分为两部分，第一部分我将为那些不熟ResNet 的人提供一些相关的背景知识，第二部分我将回顾一些我最近读过的关于 ResNet架构的不同变体及其论文的相关阐述。

重新审视 ResNet

根据泛逼近性原理（universal approximation theorem），我们知道，如果给定足够的容量，一个具有单层的前馈网络足以表示任何函数。然而，该层可能是巨大的，且网络可能容易过度拟合数据。因此，研究界有一个共同的趋势，即我们的网络架构需要更深。

自从 AlexNet 投入使用以来，最先进的卷积神经网络（ CNN ）架构越来越深。虽然 AlexNet只有 5 层卷积层，但 VGG 网络和 GoogleNet （代号也为 Inception_v1 ）分别有 19 层和 22 层。

但是，如果只是通过简单地将层叠加在一起，增加网络深度并不会起到什么作用。由于有着臭名昭著的梯度消失问题，深层网络是难以进行训练的，因为梯度反向传播到前层，重复乘法可能使梯度无穷小，而造成的结果就是，随着网络的深层，其性能趋于饱和，或者甚至开始迅速退化。

增加网络深度导致性能下降

其实早在 ResNet 之前，已经有过好几种方法来处理梯度消失问题，例如，在中间层增加辅助损失作为额外的监督，但遗憾的是，似乎没有一个方法可以真正解决这个问题。ResNet 的核心思想是引入所谓的 “ 身份近路连接（identity shortcut connection） ” ，可以跳过一层或多层，如下图所示：

ResNet 架构

事实上，ResNet 并不是第一个利用近路连接、Highway Networks 引入门控近路连接的。这些参数化门控制允许多少信息流过近路（shortcut）。类似的想法可以在长短期记忆网络（LSTM）单元中找到，其中存在参数化的忘记门，其控制多少信息将流向下一个时间步。因此，ResNet 可以被认为是 Highway Networks 的一种特殊情况。然而，实验表明，Highway Networks 的性能并不如 ResNet，因为 Highway Networks 的解决方案空间包含 ResNet，因此它应该至少表现得像 ResNet 一样好。这就表明，保持这些“梯度公路”干净简洁比获取更大的解决方案空间更为重要。

照着这种直觉，《用于图像识别的深度残差学习》的作者改进了残差块，并提出了一个残差块的预激活变体，其中梯度可以畅通无阻地通过快速连接到任何其他的前层。事实上，在《用于图像识别的深度残差学习》中表明，使用原始的残差块，训练 1202 层 ResNet 所展示的性能比其训练 110 层对等物要差得多。