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残差网络（ResNet，Residual Networks） 是由微软研究院的何凯明等人在 2015 年提出的一种深度神经网络架构，在深度学习领域取得了巨大的成功。它通过引入残差连接（Residual Connection） 解决了深层神经网络中的梯度消失（Vanishing Gradient） 问题，从而实现了对非常深层网络的有效训练。

ResNet 的提出使得神经网络可以训练出更深层的模型，极大提升了模型的性能。在 2015 年的 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC 2015）中，ResNet 获得了冠军，并且它也是许多后续深度学习模型的基础。

1. 深度网络中的问题

随着神经网络层数的增加，深度网络面临两个主要问题：

梯度消失和梯度爆炸：在反向传播中，梯度会随着层数的增加逐层变小或变大，导致前几层的权重更新非常缓慢或更新过大，模型难以有效训练。退化问题：在非常深的网络中，增加更多的层有时反而会导致模型的训练误差增大，而不是进一步减少。理想情况下，增加更多的层应该至少不会使性能变差，但实际上在深度网络中，随着层数增加，网络的表示能力可能反而下降。

2. 残差学习的核心思想

ResNet 的核心思想是引入残差块（Residual Block），通过跳跃连接（Skip Connection） 让信息直接跳过一层或多层网络，从而解决深度网络中的退化问题。

下图为跳过两层的残差连接示意图

图片来源：ResNet的原始论文 Deep Residual Learning for Image Recognition

假设普通的深度网络中的映射为

H

(

x

)

H(x)

H(x)，在 ResNet 中，我们将其重新表示为残差函数

F

(

x

)

F(x)

F(x) 加上输入

x

x

x 的直接跳跃连接：

H

(

x

)

=

F

(

x

)

+

x

H(x) = F(x) + x

H(x)=F(x)+x

其中：

x

x

x 是输入，

F

(

x

)

F(x)

F(x) 是要学习的残差函数，它表示某一层对输入的变化量。

这种设计的核心思想是，与其直接学习映射

H

(

x

)

H(x)

H(x)，ResNet 通过学习残差

F

(

x

)

=

H

(

x

)

−

x

F(x) = H(x) - x

F(x)=H(x)−x，让网络去拟合残差。在实践中，残差学习更容易收敛，因为直接保留输入

x

x

x，可以有效防止梯度消失。

3. ResNet 的结构

ResNet 的基本单元是残差块（Residual Block），其结构如下：

图片来源：https://en.wikipedia.org/wiki/Residual_neural_network

输入

x

x

x 通过两层卷积，卷积层后接 Batch Normalization 和 ReLU 激活函数得到

F

(

x

)

F(x)

F(x)。跳跃连接：将输入

x

x

x 加到

F

(

x

)

F(x)

F(x) 上得到输出

H

(

x

)

H(x)

H(x)。输出

H

(

x

)

H(x)

H(x)，该输出再输入到下一层。如果输入的维度和输出的维度不同，则会引入 1x1卷积 进行调整，以确保两者维度一致。如图右边所示。

4. 为什么残差学习有效？

在 ResNet 中，跳跃连接可以让网络层直接学习更深层次的特征，而不必从头学习每一层的映射。它的两个关键优势是：

更容易优化：因为每一层只是学习输入与输出之间的残差，它减小了学习的难度。这意味着，如果某一层无法学习到任何有效的信息，网络至少可以通过跳跃连接直接传递输入，确保不会出现退化现象。

防止梯度消失：在反向传播过程中，跳跃连接让梯度能够绕过一些中间层，直接传递到前面的层，从而缓解了梯度消失的问题。

5. ResNet 的不同版本

ResNet 提出了多个不同深度的版本，包括 18 层、34 层、50 层、101 层和 152 层等。

ResNet-18 和 ResNet-34：这些是比较浅的版本，通常用于计算资源有限的情况下。ResNet-50、ResNet-101 和 ResNet-152：这些是较深的版本，能够学习更加复杂的特征，用于高性能任务，比如大规模图像分类和目标检测。

以 ResNet-50 为例，它由 49 个卷积层和 1 个全连接层组成，其中包括多个残差块，深度足以捕获复杂的模式，但通过残差连接，训练仍然较为稳定。

下图为原始的 Resnet-18 架构图.

图片来源：https://en.wikipedia.org/wiki/Residual_neural_network

6. ResNet 的改进版本

ResNet 的成功使得许多后续的深度学习模型引入了残差结构，且出现了一些改进版本：

a. Wide ResNet（WRN）

Wide ResNet 是通过增加每层的宽度（通道数）来提升网络的表示能力，提出了比增加深度更有效的优化方法。实验表明，增加网络宽度（而不是深度）在某些任务上表现更好。

b. ResNeXt

ResNeXt 是对 ResNet 的进一步扩展，它引入了“分组卷积”的概念，将卷积操作分为多个组进行并行计算，类似于“组卷积”的概念，从而提升网络的计算效率，同时保持较高的准确率。

c. DenseNet

DenseNet 也是一种基于跳跃连接的网络结构，但不同于 ResNet 中的简单残差连接，DenseNet 在每一层都连接了所有前面的层。它直接将前面所有层的输出拼接到一起，再传入当前层进行计算。DenseNet 的参数更少，且在某些任务上表现优于 ResNet。

7. ResNet 在实际中的应用

ResNet 在许多实际任务中表现优异，尤其是在图像处理任务上，它成为了许多深度学习模型的基础组件：

图像分类：ResNet 广泛应用于图像分类任务中，特别是在 ImageNet 这种大规模数据集上的表现非常突出。目标检测和分割：ResNet 被广泛用于目标检测和语义分割的任务中，例如 Faster R-CNN、Mask R-CNN 等模型都使用 ResNet 作为特征提取器。自然语言处理：虽然 ResNet 主要用于图像处理，但它的残差思想也被迁移到自然语言处理（NLP）领域，用于构建深层语言模型。

8. ResNet 的成功原因总结

有效解决了深度网络的训练问题：通过残差连接，ResNet 能够训练非常深的网络，而不会出现梯度消失或退化问题。简单有效的结构：残差块结构简单，容易实现，而且在各种深度学习任务中表现良好。可扩展性强：ResNet 的结构非常灵活，可以轻松地扩展到不同深度或不同宽度的版本，以适应不同的计算资源和任务需求。

9. ResNet 与传统卷积神经网络的比较

10. 总结

ResNet（残差网络） 通过引入残差连接，有效解决了深度神经网络中的梯度消失和退化问题，使得训练深层网络变得更加可行和高效。它的成功不仅提升了图像分类、目标检测等任务的性能，还成为了许多现代深度学习模型的重要组成部分。

11. 进一步了解

可以阅读ResNet的原始论文：Deep Residual Learning for Image Recognition

我个人认为其实我们人类学习也可以借鉴残差学习的思想、有时候不用按部就班去学，可以适当跳过一些地方（比如暂时不需要或者比较难懂的），直接学习关键的残差部分。另外，跳跃思维，也称为发散性思维，我感觉也有点残差学习的影子。