深度学习|Resnet论文解读（Deep Residual Learning for Image Recognition）神经网络|pytorch|计算机视觉|深

论文基本信息

标题：Deep Residual Learning for Image Recognition
作者：Kaiming He，Xiangyu Zhang， Shaoqing Ren ，and Jian Sun
机构：Microsoft Research
来源：CVPR
时间：2016
链接：[https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2016/html/He_Deep_Residual_Learning_CVPR_2016_paper.html]
成就：2016CVPR 最佳论文，2015年Image/vet,coco竞赛五项冠军！

论文概要解决问题深度卷积神经网络是用来提取图片的特征的。几乎所有的视觉任务，比如分类，检测，分割都是基于提取的特征来进行学习的。所以，能提取到更好的特征就能获得更好的效果。
如何通过深度卷积神经网络更好的提取特征？一个很直接的想法就是加深网络的深度。但是实验结果表明，在线性的卷积神经网络中仅仅增加网络的深度，会出现网络退化现象。为了解决网络退化现象，使得网络的深度可以更深，能够提取更好的特征。本文提出了 Residual Network（ResNet）。
名词解释

网络退化现象：网络退化现象，不同于梯度爆炸/消失，而是随着网络的深度的增加，网络的训练趋于饱和。甚至出现层数越多，训练误差越大的现象。如下图所示。

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创新点

提出了残差学习网络ResNet。使得网络的学习能力能够随着网络深度的增加而增加。

性能

大幅度提高了深度卷积网络提取特征的能力，获得2015年Image/vet,coco竞赛五项冠军！
使得计算机的在视觉方面的识别能力达到并超过了人类的水平。下图给出了在分类领域的top5错误率。可以看到ResNet的提出使得计算机的识别的错误率低于了人类的水平。

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不足 ResNet详解 Residual Learning 在普通的卷积神经网络中，我们假设输入X，想要经过网络拟合H(x),即要学习一些参数，使得X经过网络后得到H(x)。

深度学习|Resnet论文解读（Deep Residual Learning for Image Recognition）

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而ResNet，学习的是残差，拟合的是残差F(x),F(x) = H(x) - X
输入: x
网络输出: F(x)
期待输出: H(x)
其中： F(x) + x = H(x)。
残差模块在ResNet之前，主流的神经网络都是卷积层的线性堆叠。输入数据经过每个卷积层都会发生变化，产生一个输出的feature map。我们要训练的就是网络中的参数，使得输入，输出之间能够形成一个映射，即mapping。
作者的思路是，引入一个identity mapping（恒等映射）跨越一些（至少一个）卷积层，然后网络只进行一个residual mapping（残差映射）。

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其中 x和网络输出的F(x)必须维度一致。（维度不同，直接采用1*1的卷积进行上/下采样）
在网络的输出阶段，先相加，在进行relu。

网络结构基于VGG-19网络进行改造，加上了Shortcut Connections（快捷连接），使得网络学习能力更强，学习速度更快。

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思考残差模块的优点

不引入新的参数，不增加计算复杂度。
拟合的不再是underlying mapping ，而是 residual mapping。拟合起来要更简单更快。
采用残差模块，能通过增加网络深度，来提高网络的学习能力。
能够直接用SGD进行优化。

为什么能解决网络退化问题

恒等映射，这一路的梯度是1，这样就相当于把深层的梯度直接注入了底层，防止了梯度消失。
学习的是残差，是相对于本身出入x的偏差，学习能力更强。很容易拟合恒等映射，只要将网络中所有参数都设为0即可。

实验在实验部分大家可以直接看论文，在这就不详细描述了。
ImageNet 从这张图可以明显看出，右图中随着网络深度的增加，训练error会变小。

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CIFAR-10 中间的图是采用ResNet，虚线是训练集，粗线是测试集。

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新手小白，如有错误，欢迎批评指正！
【深度学习|Resnet论文解读（Deep Residual Learning for Image Recognition）】参考：
https://blog.csdn.net/briblue/article/details/83544381?spm=1001.2014.3001.5501
https://www.bilibili.com/video/BV1vb4y1k7BV?p=4