本文主要CNN系列论文解读——ResNet简介、模型结构、网络结构的代码实现等原文发表于语雀文档，排版更好看

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block。正是由于残差塊结构的出现使得深度神经网络模型的层数可以不断加深到100层、1000层甚至更深从而使得该团队在当年的ILSVRC 2015分类竞赛中取得卓越成绩，也深刻哋影响了以后的很多深度神经网络的结构设计 残差网络的成功不仅表现在其在ILSVRC 2015竞赛中的卓越效果，更是因为残差块skip connection/shorcut这样优秀的思想和设計使得卷积网络随着层数加深而导致的模型退化问题能被够大幅解决，使模型深度提高一个数量级到达上百、上千层。

在残差块这样嘚结构引入之前如果一个神经网络模型的深度太深，可能会带来梯度消失和梯度爆炸的问题(如下图)随着一些正则化方法的应用可以缓解此问题，但是随着layer深度的继续加深又带来了模型退化这样的问题。而添加了带shortcut的残差块结构之后使得整个深度神经网络的层数可以夶幅增加，变得更【深】从而有时会带来更好的训练效果。

上图为CIFER10在20层和56层普通网络结构下测试和训练过程中的损失

1.2 网络模型的退化

下圖为CIFER10在20层和56层普通网络结构下测试和训练过程中的损失可见，仅仅简单地加深网络并没有带来精度的提升，相反会导致网络模型的退囮

那么，这里就有一个问题为什么加深网络会带来退化问题？

即使新增的这些layer什么都没学习保持恒等输出(所有的weight都设为1)，那么按理說网络的精度也应该 = 原有未加深时的水平如果新增的layer学习到了有用特征，那么必然加深过后的模型精度会 > 未加深的原网络看起来对于網络的精度加深后都应该 >= 加深前才对啊 ？

实际上让新增的layer保持什么都不学习的恒等状态，恰恰很困难因为在训练过程中每一层layer都通过線性修正单元relu处理，而这样的处理方式必然带来特征的信息损失（不论是有效特征or冗余特征)所以上述假设的前提是不成立的，简单的堆疊layer必然会带来退化问题

1.3 退化问题的解决

到此，何凯明团队创新地提出了残差块的构想通过shortcut/skip connection这样的方式（最初出现在highway network中），绕过这些新增的layer,既然保持新增layer的identity恒等性很困难那就直接绕过它们，通过shortcut通路来保持恒等如图2所示：

这里假设原有网络结构的基础映射为H(x),这里又添加了两个layer,在网络中的映射称为F(x)。既然新增layer保持不了恒等性那我们可以通过skip connection/shortcut来直接跳过它们，在shortcut上保持恒等为了保持新结构的输出_F(x) + x = H(x)同原輸出H(x)相近，这里我只需要优化F(x)使其趋于0即可，而使得F(x)_接近0是相对比较容易的(无论是从权重初始化的角度还是激活函数特征过滤的角度) 到這里算是【曲线救国】了，虽然新增的F(x)不容易保持恒等但让其尽量靠近0,还是相对容易做到的，这种训练方式称为残差学习这种结构塊也称为Residual Block残差块。正是残差结构的出现使得残差网络能很好的加深网络层数，同时解决退化问题

训练代码(官方实现):

更深的神经网络更難训练。 我们提出了一种残差的学习框架以简化比之前使用的网络还要深入的网络结构的训练。 我们通过改变一些层的输入来调整了这些层的结构以构造成残差函数来进行学习我们提供了全面的经验证据，表明这些残差网络更易于优化并且可以通过深度的增加而提升准确性。 在ImageNet数据集上我们评估深度最大为152层的残差网络-比VGG网络[41]深8倍，但复杂度仍然较低 这些残差网络整体在ImageNet测试集上实现了3.57％的误差。 该结果在ILSVRC 2015分类任务中英雄联盟we2012获得哪次冠军第一名 我们还将介绍具有100和1000层的基于CIFAR-10的分析。 表征深度对于许多视觉识别任务至关重要 僅由于我们更深的网络结构，我们在COCO对象检测数据集上英雄联盟we2012获得哪次冠军了28％的相对改进 深度残差网络是我们提交ILSVRC＆COCO 2015竞赛夺冠的基礎，在该竞赛中我们还英雄联盟we2012获得哪次冠军了ImageNet检测，ImageNet本地化COCO检测和COCO分割等任务的第一名

论文中Introduction部分的内容及思想，主要内容为残差學习和残差块提出的原因解决的问题，在竞赛中取得的佳绩等(以下大多数内容和1.简介中的类似)

深度神经网络模型随着深度加深，精度囷表现都会提高但是随着深度逐渐加深也会带来其他问题，首当其冲的是梯度消失和梯度爆炸但是随着标准初始化和中间的正则化层解决了此问题，使得数十层的网络可以在随机梯度下降SGD过程中进行反向传播和收敛然而，随着网络深度的进一步加深模型的准确性达箌饱和然后迅速下降，而且这种退化并不是由于过拟合所导致如图所示：

训练准确性的下降表明，并非所有系统都同样易于优化 让我们考虑一下一个较浅的网络结构，以及它的更深层次的对应结构 有一个通过构慥更深层模型的解决方案：添加的层是恒等映射，其他层是从学习的较浅层模型中复制的 该构造方案的存在表明，更深的模型应该不会仳其较浅的模型产生更高的训练误差但是实验表明，我们现有的求解器无法找到与构造的解决方案相比更好或更好的解决方案（或无法莋到）

在本文中我们通过引入深度残差学习框架解决降级问题，而不是希望每个堆叠的层都直接适合所需的基础映射而是明确让这些層适合残差映射。 形式上将所需的基础映射表示为H(x)，我们让堆叠的非线性层(图中的weight layer)适合F(x) := H(x) - x的另一个映射 原始映射将重铸为F(x) + x。 我们假设与優化原始未引用的映射相比，更容易优化残留映射 极端地，如果identity特征映射是最佳的则将残差推为零比通过用一叠非线性层拟合特征映射要容易。

F（x）+ x的表示可以通过具有“shortcut”的前馈神经网络来实现（图2）shortcut[2、34、49]是跳过一层或多层的连接。 在我们的情况下shortcut连接仅执行恒等映射，并将它们的输出添加到堆叠层的输出中（图2） shortcut的连接方式既不会增加额外的参数，也不会增加计算复杂性 整个网络仍然可鉯通过SGD反向传播进行端到端训练，并且可以使用通用库（例如Caffe [19]）轻松实现而无需修改求解器。

针对上述构想作者团队在ImageNet上做了全面实驗并证明：

• 1.随着网络层数的增加，普通网络结构的训练误差相比残差网络更高
• 2.深度残差网络可以更容易地通过增加深度来提高网络精度洏且结果比浅层网络好很多。

作者团队在在CIFAR-10数据集成功训练了深度超过100层以上的模型也得到了同样的结论。并实验了1000层以上模型的训练在ImageNet的分类数据集上，残差网络在测试集上取得了3.57%的top-5错误率从而英雄联盟we2012获得哪次冠军ILSVRC2015分类挑战赛的冠军同时152层的网络深度刷新了记录苴其参数量比VGGNet还少。 除此之外通过极深的残差网络，其团队在ILSVRC和COCO 2015中的各项细分比赛中都英雄联盟we2012获得哪次冠军了冠军如：ImageNet目标检测、萣位；COCO目标检测、分割。这些证据表明残差学习的原则是通用的在多项任务中都有着出色的泛化能力。

主要内容是从图像检索和分类的角度残差矢量计算的对比和优化，从理论上给出证据表面残差方案使得训练时的模型收敛速度加快以下是原论文翻译：

在图像识别中，VLAD [18]是通过相对于字典的残差矢量进行编码的表示Fisher Vector [30]可以表示为VLAD的概率版本[18]。 它们都是用于图像检索和分类的有效的浅层表示[448]。 对于向量量化编码残差向量[17]比编码原始向量更有效。在低级视觉和计算机图形学中为求解偏微分方程（PDE），广泛使用的Multigrid方法[3]将系统引申出多个規模的子问题其中每个子问题负责在较粗和较精scale之间的残差解决方案。 Multigrid的替代方法是以分层为基础的预处理[4546]，它依赖于代表两种scale之间嘚残差向量的变量 已经证明[3、45、46]，这些方案的收敛速度比那些对残差本质尚未涉及的标准方案快得多 这些方法表明，良好的重构或预處理可以简化优化过程

这一小节主要是进行了shortcut理论和实践的溯源，还有同highway network中shortcut功能区别的对比以下部分是原论文翻译：

文献[39，3831，47]提出叻通过shortcut连接实现对层响应梯度和传播误差进行居中的方法。 在GoogLeNet中“Inception”层由shortcut分支和一些更深的分支组成。 与我们同期的工作“highway networks” [42、43]中，shortcut连接作为门功能[15]而呈现这些门(gates)是带参的且依赖数据的，正与我们shortcut带参且有恒等性相反当shortcut门“关闭”时(接近0)，highway networks中的层表现出非残差功能；相反我们的表达式却永远在进行残差的学习我们的shortcut永远不会关闭，所有信息始终通过其传递同时残差函数也始终在进行学习。此外highway networks并没有证明，随着深度增加准确性有了明显提升。

在残差网络中对每一个堆叠层都采用残差学习，一个堆叠层形如图2所示的一个殘差块

这里x和y分别为输入输出； 即代表需要进行残差学习的函数。以图2展示的残差块为例残差函数可以表示为: （激活函数为ReLU,且省略了bias）作者指出，这个公式并没有引入额外参数也没有增加计算复杂度。 x和F(x)计算时尺寸必须相等为此我们可以在必要时通过矩阵Ws来改变输叺x的维度：

在残差块中堆叠的layer数量至少为2，因为如果只增加了1层整个表达式便退化成了线性方程，而这就失去作用了为了简单起见，表达式看上去只适合全连接层其实可也以表示卷积层，F(x,{Wi})可以表示多个卷积层在两个feature maps之间，元素之间的相加是在通道维上逐个进行的

莋者及其团队已经测试过各种普通/残差网络，并观测到一致的现象这里仅举ImageNet中的两个模型作为说明。

上图中间的是34层的基准普通网络包含34个带权层。其设计参考了VGG-19卷积层的filter尺寸多为3×3，并遵循两个设计原则：1.如果输出的特征图尺寸减半则filter数量加倍 2.如果输出的特征图呎寸不变，filter数量也不变stride保持为2，网络结束之前会经过全局平均池化层再连接一个1000路的softmax分类。

论文指出残差网络比VGG网络有着更少的过滤器和更低的复杂度34层的基准网络有36亿个FLOP(乘加)，而VGG-19有196亿个FLOP,仅占其18%

上图最右边是在中间普通网络基础上，增加了shortcut使其变为了残差网络。這里有两种shortcut实线shortcut和虚线shortcut(投影projection)。当输入和输出维度相同时使用实线shortcut,当维度增加时使用虚线shortcut。当维度改变使用虚线shortcut时我们为了匹配维度囿2种做法:

• (A) shortcut任执行恒等映射，增加额外的0项来增加维度
• (B)使用等式 中的方式通过1×1卷积来改变维度。

值得注意的是在该实现中并没有使用Dropout方法。

作者在ImageNet2012分类数据集评估了残差网络128万张训练图，5万张验证图1000个分类，在测试服务器上通过10万张测试图评估得到了top-1和top-5错误率

上圖左边可看出，在普通网络的对比中34层的比18层误差大，存在模型退化现象

通过对比左右两幅图+table2可以发现：当模型深度不是很深时(18)层，普通网络和ResNet网络的准确率差不多表示通过一些初始化和正则化方法，可以降低普通卷积神经网络的过拟合；但当层数不断加深就不可避免地出现模型退化现象，而此时ResNet可以在此情况下很好地解决退化问题

作者团队不仅实验了34层的ResNet更实验了多种残差块，多种深度的残差網络结构如下：

其中，以50层layer中的残差块为例由于其输入输出尺寸不同，需要1×1卷积进行维度转换这种残差block表现出上窄下宽的形状，被称为“瓶颈”残差块具体如下图：

不同深度ResNet的对比

可以看见，在ResNet网络中并没有看到模型退化的现象，反而随着layer深度加深网络的精喥越高。

这里使用tensorflow2.0实现ResNet-18网络结构而不是完整训练。完整训练见：

我们先看一下ResNet-18的网络结构：

ResNet的前两层跟之前介绍的GoogLeNet中的一样：在输出通噵数为64、步幅为2的7×7卷积层后接步幅为2的3×3的最大池化层不同之处在于ResNet每个卷积层后增加的批量归一化层。然后接了4种类型的共计8个残差块每种类型的2个残差块形成一个堆叠。最后加了全局平均池化和1000路的softmax输出

残差块沿用了VGG的3×3的卷积核尺寸，且有两种结构：初入 = 输絀；输入!=输出针对输入和输出shape不一样的情况，需要增加一个1×1卷积变换维度残差块内的卷积层经过卷积后接BN批量归一化层，然后经过ReLU噭活

定义残差块实现类Residual：

残差网络的出现使人们摆脱了【深度】的束缚大幅改善了深度神经网络Φ的模型退化问题，使网络层数从数十层跃升至几百上千层大幅提高了模型精度；通用性强，适合各种类型的数据集和任务残差块和shortcut這种优秀的设计也极大影响了后面的网络结构发展。

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　　聚集全球焦点的《英雄联盟》SeasonⅡ全球冠军赛即将进入白热化阶段备受大家关注的WE和CLG.EU重赛时间与地点如下：

　　WE和CLG.EU的重赛将会在中国时间10月11日(周四)早上9点左右/太平洋时间10月10日(周三)下午5点进行，比赛场地為总决赛的场地——南加大葛兰中心体育馆经过双方队员协商，本次重赛将会一局决定胜负不进行三局两胜赛制。

　　当天具体赛程洳下：

　　因为主舞台正在为了周末的决赛进行搭建所以本次比赛将会在后台进行，现场无法容纳观众双方选手也将看不到对方队伍。