res算法（残差网络论文阅读及示例代码）

论文阅读

其实论文的思想在今天看来是不难的，不过在当时 ResNet 提出的时候可是横扫了各大分类任务，这个网络解决了随着网络的加深，分类的准确率不升反降的问题。通过一个名叫“残差”的网络结构(如下图所示)，使作者可以只通过简单的网络深度堆叠便可达到提升准确率的目的。

残差结构

残差结构的处理过程分成两个部分，左边的 F(X) 与右边的 X，最后结果为两者相加。其中右边那根线不会对 X 做任何处理，所以没有可学习的参数；左边部分 F(X) 为网络中负责学习特征的部分，把整个残差结构看做是 H(X) 函数的话，则负责学习的部分可以表示为 H(X)=F(X)-X，这个结构学习的其实是输出结果与输入的差值，这也是残差名字的由来。完整的 ResNet 网络由多个上图中所示的残差结构组成，每个结构学习的都是输出与输入之间的差值，通过步步逼近，达到了比直接学习输入好得多的效果。

文中残差结构的具体实现分为两种，首先介绍 ResNet-18 与 ResNet-34 使用的残差结构称为 Basic Block，如下图所示，图中的结构包含了两个卷积操作用于提取特征。

Basic Block

对应到代码中，这是 Pytorch 自带的 ResNet 实现中的一部分，跟上图对应起来看更加好理解，我个人比较喜欢论文与代码结合起来看，因为我除了需要知道原理之外，也要知道如何去使用，而代码更给我一种一目了然的感觉：

basic block

另一种残差结构称为 Bottleneck，就是瓶颈的意思：

作者起名字真的很形象，网络结构也正如这瓶颈一样，首先做一个降维，然后做卷积，然后升维，这样做的好处是可以大大减少计算量，专门用于网络层数较深的的网络，ResNet-50 以上的网络都有这种基础结构构成(不同层级的输入输出维度可能会不一样，但结构类似)：

Pytorch 中的代码，注意到上图中为了减少计算量，作者将 256 维的输入缩小了 4 倍变为 64 进入卷积，在升维时需要升到 256 维，对应代码中的 expansion 参数：

bottleneck

由上面介绍的基本结构再加上池化以及全连接层，就构成了各种完整的网络：

图中的网络在 Pytorch 中都已经集成进去了，而且都是预训练好的，我们可以在预训练好的模型上面训练自己的分类器，大大减少我们的训练时间。下面介绍一下如何使用 ResNet。

在 Pytorch 中使用 ResNet

Pytorch 是一个对初学者很友好的深度学习框架，入门的话非常推荐，官方提供了一小时入门教程：https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html

在 Pytorch 中使用 ResNet 只需要 4 行代码：

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