点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术

---

本文来自知乎，作者费敬敬，现为同济大学计算机科学与技术硕士。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/54289848

温故而知新，理论结合实际，值得收藏的好文！

0、前言

何恺明等人在2015年提出的ResNet，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，获评CVPR2016最佳论文。因为它“简单与实用”并存，之后许多目标检测、图像分类任务都是建立在ResNet的基础上完成的，成为计算机视觉领域重要的基石结构。

• 本文对ResNet的论文进行简单梳理，并对其网络结构进行分析，然后对Torchvision版的ResNet代码进行解读，最后对ResNet训练自有网络进行简单介绍

• 论文连接：

  https://arxiv.org/abs/1512.03385

• 代码链接：

  https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/resnet.py

• 本文所有代码解读均基于PyTroch 1.0，Python3；

• 本文为原创文章，完成时间2019.01，相关参考链接附在文末；

1、ResNet要解决什么问题？

自从深度神经网络在ImageNet大放异彩之后，后来问世的深度神经网络就朝着网络层数越来越深的方向发展。直觉上我们不难得出结论：增加网络深度后，网络可以进行更加复杂的特征提取，因此更深的模型可以取得更好的结果。

但事实并非如此，人们发现随着网络深度的增加，模型精度并不总是提升，并且这个问题显然不是由过拟合（overfitting）造成的，因为网络加深后不仅测试误差变高了，它的训练误差竟然也变高了。作者提出，这可能是因为更深的网络会伴随梯度消失/爆炸问题，从而阻碍网络的收敛。作者将这种加深网络深度但网络性能却下降的现象称为退化问题（degradation problem）。

Is learning better networks as easy as stacking more layers? An obstacle to answering this question was the notorious problem of vanishing/exploding gradients [1, 9], which hamper convergence from the beginning.

Unexpectedly, such degradation is not caused by overfitting, and adding more layers to a suitably deep model leads to higher training error.

文中给出的实验结果进一步描述了这种退化问题：当传统神经网络的层数从20增加为56时，网络的训练误差和测试误差均出现了明显的增长，也就是说，网络的性能随着深度的增加出现了明显的退化。ResNet就是为了解决这种退化问题而诞生的。

2、ResNe怎么解决网络退化问题

随着网络层数的增加，梯度爆炸和梯度消失问题严重制约了神经网络的性能，研究人员通过提出包括Batch normalization在内的方法，已经一定程度上缓解了这个问题，但依然不足以满足需求。

This problem,however, has been largely addressed by normalized initialization [23, 9, 37, 13] and intermediate normalization layers[16], which enable networks with tens of layers to start converging for stochastic gradient descent (SGD) with backpropagation [22].

作者想到了构建恒等映射（Identity mapping）来解决这个问题，问题解决的标志是：增加网络层数，但训练误差不增加。为什么是恒等映射呢，我是这样子想的：20层的网络是56层网络的一个子集，如果我们将56层网络的最后36层全部短接，这些层进来是什么出来也是什么（也就是做一个恒等映射），那这个56层网络不就等效于20层网络了吗，至少效果不会相比原先的20层网络差吧。那不引入恒等映射的56层网络为什么不行呢？因为梯度消失现象使得网络难以训练，虽然网络的深度加深了，但是实际上无法有效训练网络，训练不充分的网络不但无法提升性能，甚至降低了性能。

There exists a solution by construction to the deeper model: the added layers are identity mapping, and the other layers are copied from the learned shallower model. The existence of this constructed solution indicates that a deeper model should produce no higher training error than its shallower counterpart.

那怎么构建恒等映射呢？简单地说，原先的网络输入x，希望输出H(x)。现在我们改一改，我们令H(x)=F(x)+x，那么我们的网络就只需要学习输出一个残差F(x)=H(x)-x。作者提出，学习残差F(x)=H(x)-x会比直接学习原始特征H(x)简单的多。

3、ResNet网络结构与代码实现

ResNet主要有五种变形：Res18，Res34，Res50，Res101，Res152。

如下图所示，每个网络都包括三个主要部分：输入部分、输出部分和中间卷积部分（中间卷积部分包括如图所示的Stage1到Stage4共计四个stage）。尽管ResNet的变种形式丰富，但是都遵循上述的结构特点，网络之间的不同主要在于中间卷积部分的block参数和个数存在差异。下面我们以ResNet18为例，看一下整个网络的实现代码是怎样的。

• 网络整体结构

我们通过调用resnet18( )函数来生成一个具体的model，而resnet18函数则是借助ResNet类来构建网络的。

class ResNet(nn.Module):def forward(self, x):# 输入x = self.conv1(x)x = self.bn1(x)x = self.relu(x)x = self.maxpool(x)# 中间卷积x = self.layer1(x)x = self.layer2(x)x = self.layer3(x)x = self.layer4(x)# 输出x = self.avgpool(x)x = x.view(x.size(0), -1)x = self.fc(x)return x# 生成一个res18网络
def resnet18(pretrained=False, **kwargs):model = ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2], **kwargs)if pretrained:model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['resnet18']))return model

在ResNet类中的forward( )函数规定了网络数据的流向：

（1）数据进入网络后先经过输入部分（conv1, bn1, relu, maxpool）；

（2）然后进入中间卷积部分（layer1, layer2, layer3, layer4，这里的layer对应我们之前所说的stage）；

（3）最后数据经过一个平均池化和全连接层（avgpool, fc）输出得到结果；

具体来说，resnet18和其他res系列网络的差异主要在于layer1~layer4，其他的部件都是相似的。

• 网络输入部分

所有的ResNet网络输入部分是一个size=7x7, stride=2的大卷积核，以及一个size=3x3, stride=2的最大池化组成，通过这一步，一个224x224的输入图像就会变56x56大小的特征图，极大减少了存储所需大小。

        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)

• 网络中间卷积部分

中间卷积部分主要是下图中的蓝框部分，通过3*3卷积的堆叠来实现信息的提取。红框中的[2, 2, 2, 2]和[3, 4, 6, 3]等则代表了bolck的重复堆叠次数。

刚刚我们调用的resnet18( )函数中有一句 ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2], **kwargs)，这里的[2, 2, 2, 2]与图中红框是一致的，如果你将这行代码改为 ResNet(BasicBlock, [3, 4, 6, 3], **kwargs)， 那你就会得到一个res34网络。

• 残差块实现

下面我们来具体看一下一个残差块是怎么实现的，如下图所示的basic-block，输入数据分成两条路，一条路经过两个3*3卷积，另一条路直接短接，二者相加经过relu输出，十分简单。

class BasicBlock(nn.Module):expansion = 1def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None):super(BasicBlock, self).__init__()self.conv1 = conv3x3(inplanes, planes, stride)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)self.conv2 = conv3x3(planes, planes)self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)self.downsample = downsampleself.stride = stridedef forward(self, x):identity = xout = self.conv1(x)out = self.bn1(out)out = self.relu(out)out = self.conv2(out)out = self.bn2(out)if self.downsample is not None:identity = self.downsample(x)out += identityout = self.relu(out)return out

代码比较清晰，不做分析了，主要提一个点：downsample，它的作用是对输入特征图大小进行减半处理，每个stage都有且只有一个downsample。后面我们再详细介绍。

• 网络输出部分

网络输出部分很简单，通过全局自适应平滑池化，把所有的特征图拉成1*1，对于res18来说，就是1x512x7x7 的输入数据拉成 1x512x1x1，然后接全连接层输出，输出节点个数与预测类别个数一致。

        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes)

至此，整体网络结构代码分析结束，更多细节，请看torchvision源码。

4、Bottleneck结构和1*1卷积

ResNet50起，就采用Bottleneck结构，主要是引入1x1卷积。我们来看一下这里的1x1卷积有什么作用：

• 对通道数进行升维和降维（跨通道信息整合），实现了多个特征图的线性组合，同时保持了原有的特征图大小；

• 相比于其他尺寸的卷积核，可以极大地降低运算复杂度；

• 如果使用两个3x3卷积堆叠，只有一个relu，但使用1x1卷积就会有两个relu，引入了更多的非线性映射；

我们来计算一下1*1卷积的计算量优势：首先看上图右边的bottleneck结构，对于256维的输入特征，参数数目：1x1x256x64+3x3x64x64+1x1x64x256=69632，如果同样的输入输出维度但不使用1x1卷积，而使用两个3x3卷积的话，参数数目为(3x3x256x256)x2=1179648。简单计算下就知道了，使用了1x1卷积的bottleneck将计算量简化为原有的5.9%，收益超高。

5、ResNet的网络设计规律

整个ResNet不使用dropout，全部使用BN。此外，回到最初的这张细节图，我们不难发现一些规律和特点：

• 受VGG的启发，卷积层主要是3×3卷积；

• 对于相同的输出特征图大小的层，即同一stage，具有相同数量的3x3滤波器;

• 如果特征地图大小减半，滤波器的数量加倍以保持每层的时间复度。

• 每个stage通过步长为2的卷积层执行下采样，而却这个下采样只会在每一个satge的第一个卷积完成，有且仅有一次。

• 网络以全局平均池化层和softmax的1000路全连接层结束。

6、如何改造得到自己的ResNet？

我举一个简单的例子

from torchvision.models.resnet import *def get_net():model = resnet18(pretrained=True)model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))model.fc = nn.Sequential(nn.BatchNorm1d(512*1),nn.Linear(512*1, 你的分类类别数),)return model

代码简单解读一下：

• 首先，通过torchvision导入相关的函数

• 通过resnet18( )实例化一个模型，并使用imagenet预训练权重

• 将平均池化修改为自适应全局平均池化，避免输入特征尺寸不匹配

• 修改全连接层，主要是修改分类类别墅，并加入BN1d

这样子，不仅可以根据自己的需求改造网络，还能最大限度的使用现成的预训练权重。需要注意的是，这里的nn.BatchNorm1d(512*1)是很必要的，初学者可以尝试删除这个部件感受一下区别。在我曾经的实验里面，loss会直接爆炸。

7、ResNet的常见改进

• 改进一：改进downsample部分，减少信息流失。前面说过了，每个stage的第一个conv都有下采样的步骤，我们看左边第一张图左侧的通路，input数据进入后在会经历一个stride=2的1*1卷积，将特征图尺寸减小为原先的一半，请注意1x1卷积和stride=2会导致输入特征图3/4的信息不被利用，因此ResNet-B的改进就是就是将下采样移到后面的3x3卷积里面去做，避免了信息的大量流失。ResNet-C则是另一种思路。ResNet-D则是在ResNet-B的基础上将identity部分的下采样交给avgpool去做，避免出现1x1卷积和stride同时出现造成信息流失。

• 改进二：ResNet V2。这是由ResNet原班人马打造的，主要是对ResNet部分组件的顺序进行了调整。各种魔改中常见的预激活ResNet就是出自这里。

原始的resnet是上图中的a的模式，我们可以看到相加后需要进入ReLU做一个非线性激活，这里一个改进就是砍掉了这个非线性激活，不难理解，如果将ReLU放在原先的位置，那么残差块输出永远是非负的，这制约了模型的表达能力，因此我们需要做一些调整，我们将这个ReLU移入了残差块内部，也就是图e的模式。这里的细节比较多，建议直接阅读原文：Identity Mappings in Deep Residual Networks （https://arxiv.org/abs/1603.05027），就先介绍这么多。

8.1、从模型集成角度理解ResNet的有效性

ResNet 中其实是存在着很多路径的集合，整个ResNet类似于多个网络的集成学习，证据是删除部分ResNet的网络结点，不影响整个网络的性能，但是在VGG上做同样的事请网络立刻崩溃，由此可见相比其他网络ResNet对于部分路径的缺失不敏感。更多细节具体可参见NIPS论文： Residual Networks Behave Like Ensembles of Relatively Shallow Networks  （http://papers.nips.cc/paper/6556-residual-networks-behave-like-ensembles-of-relatively-shallow-networks）；

8.2、从梯度反向传播角度理解ResNet的有效性

残差结构使得梯度反向传播时，更不易出现梯度消失等问题，由于Skip Connection的存在，梯度能畅通无阻地通过各个Res blocks，下面我们来推导一下 ResNet v2 的反向传播过程。

原始的残差公式是这样子的，函数F表示一个残差函数，函数f表示激活函数，：

ResNet v2 使用恒等映射，且相加后不使用激活函数，因此可得到：

递归得到第L层的表达式：

反向传播求第l层梯度：

我们从这个表达式可以看出来：第l层的梯度里，包含了第L层的梯度，通俗的说就是第L层的梯度直接传递给了第l层。因为梯度消失问题主要是发生在浅层，这种将深层梯度直接传递给浅层的做法，有效缓解了深度神经网络梯度消失的问题。

9、总结

ResNet是当前计算机视觉领域的基石结构，是初学者无法绕开的网络模型，仔细阅读论文和源码并进行实验是极有必要的。

参考资料：

1.你必须要知道CNN模型：ResNet

https://zhuanlan.zhihu.com/p/31852747

2.一文读懂卷积神经网络中的1x1卷积核

https://zhuanlan.zhihu.com/p/40050371

3.为什么ResNet和DenseNet可以这么深？一文详解残差块为何有助于解决梯度弥散问题

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28124810

4.论文笔记：Residual Network内部结构剖析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/37820282

5.[论文阅读]Identity Mappings in Deep Residual Networks

https://zhuanlan.zhihu.com/p/47766814

加群交流

关注计算机视觉与机器学习技术，欢迎加入52CV群，扫码添加52CV君拉你入群，

（请务必注明:加群）

喜欢在QQ交流的童鞋，可以加52CV官方QQ群：928997753。

（不会时时在线，如果没能及时通过验证还请见谅）

---

长按关注我爱计算机视觉

麻烦给我一个好看！