论文地址：Deep Residual Learning for Image Recognition
ResNet——MSRA何凯明团队的Residual Networks，在2015年ImageNet上大放异彩，在ImageNet的classification、detection、localization以及COCO的detection和segmentation上均斩获了第一名的成绩，而且Deep Residual Learning for Image Recognition也获得了CVPR2016的best paper，实在是实至名归。就让我们来观摩大神的这篇上乘之作。
ResNet最根本的动机就是所谓的“退化”问题，即当模型的层次加深时，错误率却提高了，如下图：
但是模型的深度加深，学习能力增强，因此更深的模型不应当产生比它更浅的模型更高的错误率。而这个“退化”问题产生的原因归结于优化难题，当模型变复杂时，SGD的优化变得更加困难，导致了模型达不到好的学习效果。
针对这个问题，作者提出了一个Residual的结构：
即增加一个identity mapping（恒等映射），将原始所需要学的函数H(x)转换成F(x)+x，而作者认为这两种表达的效果相同，但是优化的难度却并不相同，作者假设F(x)的优化 会比H(x)简单的多。这一想法也是源于图像处理中的残差向量编码，通过一个reformulation，将一个问题分解成多个尺度直接的残差问题，能够很好的起到优化训练的效果。
这个Residual block通过shortcut connection实现，通过shortcut将这个block的输入和输出进行一个element-wise的加叠，这个简单的加法并不会给网络增加额外的参数和计算量，同时却可以大大增加模型的训练速度、提高训练效果，并且当模型的层数加深时，这个简单的结构能够很好的解决退化问题。
接下来，作者就设计实验来证明自己的观点。
首先构建了一个18层和一个34层的plain网络，即将所有层进行简单的铺叠，然后构建了一个18层和一个34层的residual网络，仅仅是在plain上插入了shortcut，而且这两个网络的参数量、计算量相同，并且和之前有很好效果的VGG-19相比，计算量要小很多。（36亿FLOPs VS 196亿FLOPs，FLOPs即每秒浮点运算次数。）这也是作者反复强调的地方，也是这个模型最大的优势所在。
模型构建好后进行实验，在plain上观测到明显的退化现象，而且ResNet上不仅没有退化，34层网络的效果反而比18层的更好，而且不仅如此，ResNet的收敛速度比plain的要快得多。
对于shortcut的方式，作者提出了三个选项：
A. 使用恒等映射，如果residual block的输入输出维度不一致，对增加的维度用0来填充；
B. 在block输入输出维度一致时使用恒等映射，不一致时使用线性投影以保证维度一致；
C. 对于所有的block均使用线性投影。
对这三个选项都进行了实验，发现虽然C的效果好于B的效果好于A的效果，但是差距很小，因此线性投影并不是必需的，而使用0填充时，可以保证模型的复杂度最低，这对于更深的网络是更加有利的。
进一步实验，作者又提出了deeper的residual block：
这相当于对于相同数量的层又减少了参数量，因此可以拓展成更深的模型。于是作者提出了50、101、152层的ResNet，而且不仅没有出现退化问题，错误率也大大降低，同时计算复杂度也保持在很低的程度。
这个时候ResNet的错误率已经把其他网络落下几条街了，但是似乎还并不满足，于是又搭建了更加变态的1202层的网络，对于这么深的网络，优化依然并不困难，但是出现了过拟合的问题，这是很正常的，作者也说了以后会对这个1202层的模型进行进一步的改进。（想想就可怕。）
在文章的附录部分，作者又针对ResNet在其他几个任务的应用进行了解释，毕竟获得了第一名的成绩，也证明了ResNet强大的泛化能力，感兴趣的同学可以好好研究这篇论文，是非常有学习价值的。
原文链接：http://blog.csdn.net/wspba/article/details/56019373
