论文:《Deep Residual Learning for Image Recognition》
目录
- 背景
- 残差网络
- 解决的问题
关键词：残差连接、网络退化
一、背景
在深度神经网络中，当网络很深时，除了增加计算资源消耗以及模型过拟合问题外，还会出现梯度消失/爆炸问题，导致浅层网络参数无法更新。
而且深层的网络还有一个问题，假设我们的初始设定网络是M层，而其实最优化模型对应的层数可能是K层，那么多出来的(M-K)层网络结构，不仅不会提升模型的表达能力，反而使得模型的效果变差（表现为Loss先下降并趋于稳定值，然后再次上升。），这就产生了网络退化问题。
基于以上问题，CV领域里ResNet模型中的残差网络闪亮登场了。
其实我在看BERT模型的原理时也发现了BERT模型中存在着残差连接(Transformer中的attention层之后的Add,与LayerNorm一起使用)的现象。现在想想，果然加得很有必要啊！
二、残差网络
定义问题：统计学中的残差和误差是非常易混淆的两个概念。误差是衡量观测值和真实值之间的差距，残差是指预测值和观测值之间的差距。为什么叫残差网络呢？作者的解释是，网络的一层通常可以看做y=H(x)，而残差网络的一个残差块为:H(x)=F(x) x，则F(x) = H(x)-x，而y=x是观测值，H(x)是预测值，所以H(x)-x即为残差，也即F(x)是残差，故称残差网络。
深层网络在前向传播时，随着网络加深，网络获得的信息会逐层递减，而ResNet针对该问题的处理方式是“直接映射”，即下一层不仅包括该层的信息x，还包括该层经非线性变换后的新信息F(x)。这样的处理使得信息反而呈现逐层递增趋势。这可太好用了，可以不用担心信息的丢失问题了。
残差网络是由一系列残差块组成的。残差块的结构如下：
一个残差块可表示为：
残差块分直接映射部分和残差部分。残差部分一般由2个或2个以上的卷积操作组成【ResNet论文中的处理，BERT中其实经过了Self-Attention模块，包括之后的一层全连接层】。但当 与 的维度不一致时，残差块需要表示为：
其中 。
三、解决的问题
解决梯度消失和网络退化的问题。
为什么可解决梯度消失？由残差块的表示式可得：
上述过程说明：L层可以表示为任意一个比它浅的l层和它们之间的残差部分之和。也说明了残差网络在训练的过程中始终保留了原始信息，还增加了网络中获取的新知识。
设损失函数为Loss，则根据BP算法的链式求导公式：
由损失函数的梯度计算结果可知，网络在进行反向传播时，错误信号可以不经过任何中间权重矩阵变换直接传播到低层，一定程度上可以缓解梯度弥散(梯度消失)问题（即便中间层矩阵权重很小，梯度也基本不会消失）。
残差连接使得信息前后向传播更加顺畅。
为什么可解决网络退化？假设某层是冗余的，在引入ResNet之前，我们想让该层学习到的参数能够满足H(x)=x，即输入是x，经过该冗余层后，输出仍为x。但是要想学习h(x)=x恒等映射时的参数是很难的。ResNet想到避免去学习该层恒等映射的参数，使用了如上图的结构，让H(x)=Relu(F(x) x)；我们发现，要想让该冗余层能够恒等映射，我们只需要学习F(x)=0。学习F(x)=0比学习h(x)=x要简单，因为一般每层网络中的参数初始化偏向于0，并且ReLU能够将负数激活为0，这样在相比于更新该网络层的参数来学习h(x)=x，该冗余层学习F(x)=0的更新参数能够更快收敛，如图所示：
假设该层网络只经过线性变换，没有bias也没有激活函数。我们发现因为随机初始化权重一般偏向于0，那么经过该网络的输出值为[0.6 0.6]，很明显会更接近与[0 0]，而不是[2 1]，相比于学习h(x)=x，模型要更快地学习到F(x)=0。并且Relu能够将负数激活为0，过滤了负数的线性变化，也能够更快的使得F(x)=0。这样当网络自己决定哪些网络层为冗余层时，使用ResNet网络很大程度上解决了学习恒等映射的问题，用学习残差F(x)=0更新该冗余层的参数来代替学习h(x)=x更新冗余层的参数。
这样当网络自行决定了哪些层为冗余层后，通过学习残差F(x)=0来让该层网络恒等映射上一层的输入，使得有了这些冗余层的网络效果与没有这些冗余层的网络效果相同，这样很大程度上解决了网络退化问题。
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