深度学习三人行-CNN经典网络之ResNet
上一期，我们一起学习了深度学习卷积神经网络中的经典网络之GoogLeNet，
接下来我们一起学习下关于CNN中的另一个比较经典的网络ResNet的相关知识，学习的路上我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下：
残差学习
ResNet 构成
经典ResNet
小结
ResNet网络是由Kaiming He发展起来的，该网络赢得2015年ILSVRC的冠军，成功的把top-5的错误率降到了惊人的3.6%，用了一个由152层CNN组成的极深的卷积神经网络。这么深的一个网络是怎么能够训练成功的呢？关键是网络中用了skip connections或者叫shortcut connections: 就是将输入到网络中的信号也加到它的输出中去。我们看下为什么这样做是有效的？
一. 残差学习
当我们训练一个网络的时候，我们的目标就是找到一个模型目标函数h(x)，使得h(x)能最大程度的匹配输入数据和label之间的映射。但是如果将输入x直接添加到输出中（增加一个skip connection），这样的话，我们的目标函数h(x)就可以转换成f(x)=h(x)-x，这个就叫做残差学习，如下图：
当我们初始化一个一般的网络参数的时候，权重接近于0，所以网络的输出也接近0，如果增加一个skip connection 的话，那么网络的输出将会是输入的一个copy，换句话说，它首先对恒等方程建模，如果目标函数接近恒等函数的话（通常情况下是这样），那么网络训练将会加快。
当然，如果，我们增加很多skip connections，当网络的一些层还没有开始学习的时候，网络其实已经略有成效了。由于skip connections的存在，信号能很容易的通过整个网络。深度残差网络可以看做是由一堆残差块组合而成的，每一个残差块是由一个小网络加上一个skip connection 组成。下图是一般的深度网络和深度残差网络的比较。
其中，左图为一般深度网络，右图为深度残差网络。红色的X表示接近初始状态的一些层，可以看出，在一般深度网络中，一旦出现一个层的接近初始状态的话，那么后面的层都将会处于初始状态，而在深度残差网络中，由于skip connections的存在，一些层接近初始状态并不会影响后面的层。
二. ResNet 构成
现在我们来看一下ResNet的构成，如下图：
其实网络很简单，网络的开始和结尾都很像GoogLeNet（除了dropout层），并且在中间有一堆的残差块，每一个残差块都由两层卷积神经网络组成，如上图，卷积层中用3x3的卷积核，stride为1，padding模式为SAME来保证输出图像的尺寸一致，在每个卷积层后面都会有一个Batch Normalization正则化 和ReLU激活层。
注意到在每隔几个残差块，特征图的数量都会翻倍，同时特征图的宽高会减半（stride=2），那么问题来了，由于特征图的shape不同，我们就不能将残差块的输入直接加到残差块的输出上了（上图中红色虚箭头所示），该怎么解决呢？
为了解决这个问题，我们得将这个加载到残差块输出的输入稍微通过一个1x1的卷积层（stride=2）修改一下shape，来保证输入和输出的尺寸一致。这样就可以直接叠加到残差块的输出上了。如下图：
三. 经典残差网络
了解完上面残差网络的构成，我们来看一下一些常见的残差网络，我们知道，中间的残差块可以堆叠很多个，但是到底该堆叠多少个呢？这个没有一个标准的答案，只有最适合具体项目的网络。
ResNet-34顾名思义，该网络中一共有34层（只算卷积层和全连接层），包括有64个特征图的3个残差块，有128个特征图的4个残差块，256个特征图的6个残差块以及512个特征图的3个残差块。抽空可以敲个代码试试这个网络的效果。
ResNet-152,该网络一共有152层（同样只算卷积层和全连接层），该网络对上面的残差块稍微有些不同，如下图：
上图左侧的残差块是我们刚才学过的残差块，ResNet-152中的残差块是上图右侧的残差块，其中首先是一个有64（输入的1/4）个特征图的1x1卷积层（之前讨论的瓶颈层），接着是一个64个特征图的3x3卷积层，最后又是一个1x1的卷积层，该层有256个特征图，用来恢复原始深度。
ResNet-152网络包括256特征图的3个残差块，512特征图的8个残差块，1024张特征图的36个残差块和最后的2048张特征图的3的残差块。
正如我们看到的一样，这个领域在快速发展，每年都会有新的网络推出，一个很明显的趋势就是网络的深度在逐渐加深，并且逐渐在轻量化，所需要的参数越来越少。无疑在ILSVRC中，残差网络目前是最强大的网络，但是，应该保持关注该比赛！2016年赢得该比赛冠军的是来自中国的Trimps-Soushen团队，他们把错误率降到了2.99%。获得这样的战绩是因为他们把之前训练的模型做了一个集成。
当然，还有一些其他很好的网络，比如：VGGNet，Inception-v4等网络，感兴趣的话可以自行研究研究。
四. 小结
今天，我们一起学习了卷积神经网络的经典框架深度残差网络，其中包括残差学习，残差块的构建，深度残差网络的构建，以及经典的残差模型，希望本期的知识能够对我们有所帮助，在学习的路上，我们共同进步，多谢有你。
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