ResNet 网络结构与残差连接介绍

文章目录

1、残差连接（ Residual）
2、不同深度的ResNet结构
3、两种不同的残差连接

ResNet是神经网络中非常著名的网络结构，其中引入了残差连接和批标准化（BN层，Batch Normalization），使得网络深度能够达到百层甚至千层（但上千层的网络效果并不好），实现优良的网络效果。

参考视频：ResNet网络结构，BN以及迁移学习详解

1、残差连接（ Residual）

残差连接如图：

这里有两个细节：

（1）F(x)与x是直接相加的，而不是在某个维度拼接；所以F(x)与x的shape完全相同。

（2）残差块的输出结果是在 F(x)+x 之后再加relu激活函数，而不是对 F(x) 进行激活函数之后再加x.

2、不同深度的ResNet结构

不同深度（层数）的ResNet结构如上图所示，每个网络均有5个卷积块，每个卷积块里面包含数量不同的残差块。

可以发现resnet-18和resnet-34中的残差块（res1）中都是有两个3x3的卷积，但更深层的网络中的残差块（res2）是有2个1x1的卷积和一个3x3的卷积。这是因为1x1的卷积可以减少参数量，使得res2的参数量远少于res1的参数量，这样就可以减缓深层网络参数量太大导致难以训练的问题。

3、两种不同的残差连接

从论文中可以看到resnet-34网络结构的一部分：

这三个残差块对应1.2的表格中的conv2_x的最后一个残差块和conv3_x的前两个残差块，可以发现conv3_x的第一个残差块的残差连接是虚线，这是为什么呢？

实线的残差连接就是正常的直接相加，如图所示：

虚线表示在侧边分支加了一个 1*1 卷积核的卷积操作，图中虚线连接的残差块结构如下：

从1.2的表格中可以看到，resnet-34经过 conv2_x 的输出shape是 [56,56,64]，但 conv3_x 中tensor的shape是 [28,28,128]。我们知道，一般的残差连接中卷积操作之后的NCHW都不变（所以卷积的步长和padding都是1），这样才可以直接相加。所以conv2_x 中所有tensor的shape都是[56,56,64]，conv3_x 中所有tensor的shape都是 [28,28,128]。

那么问题来了，如何从conv2_x过渡到conv3_x呢？

这就是虚线形式的残差连接实现的功能了。

从上面的图可以看到，虚线连接的残差块结构有一个1x1卷积的分支，总共有三个卷积，并且其中两个卷积的步长是2，而不是一般残差块中的stride=1。步长为2就可以将 conv2_x 中大小为56的H和W缩小为28，三个卷积的channel=128可以将 conv2_x 输出的 channel=64的tensor拓展为 channel=128。这样就实现了从conv2_x（[56,56,64]）到conv3_x（ [28,28,128]）的过渡了，这就是虚线残差块的作用。

所以在从conv3_x开始的每一个卷积块中，第一个残差块都是特殊的虚线残差块，因为要完成shape转换的功能。