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0. 背景

论文地址：Deep Residual Learning for Image Recognition
代码地址：GitHub
这篇论文是 ILSVRC 2015 年冠军，由 MSRA 何凯明团队提出，提出了迄今为止最深的网络——152 层的神经网络构成分类器，并且提出解决随着层数增加，训练误差增大的方案。

1. 问题

• 深度学习随着层数增加，效果变好。举例：Alexnet是10层，VGG16，VGG19越来越好；
• 早期使用全连接网络时，有梯度消失/陡增现象（gradient vanishing/exploding），使用卷积层以及归一初始化、BN（划重点）后解决问题；
• 新的问题是准确率恶化问题（degradation），训练时神经网络收敛，随着层数的增加，训练误差和验证误差不是一直减小，在达到一定层数后，误差反而随之增长。如下图所示，本文着力解决这个恶化问题。

图片来自1

2. 贡献

• 解决了网络恶化问题，准确度随层数增加而增加
• 目前为止赢了 2015 年的 ImageNet 的 detection，localization，以及 COCO 数据集上的 detection 和 segmentation
• 实现简单，训练方便，方向传播使用 end to end 的 SGD，不用修改solver
• 不增加网络参数，可以看到 152 层的 Resnet 比 VGG-19 的网络参数还要少，计算复杂度降低

3. 方法

提出在浅层网络上加网络层，不应该增加误差，由此引出深度残差学习框架（deep residual network framework）。
以两层网络层为例，假设输入为 x，原本网络学习目标函数为 H(x) ，作者将这个目标函数分开成两部分，一部分是 x，另一部分为 F(x) ，于是有

H(x)=F(x)+x

这里的 x 直接由输入提供，网络学习部分转而变为 F(x) 。这样做的好处是如果下层的误差变大，网络会自动将 F(x)→0 处理。

图片来自2

网络结构设计细节

• 使用 BN 训练，避免 gradient vanishing/exploding
• 没有全连接层，减少网络参数，缩短训练和测试用时
• 输入图片等比例 resize，短边随机取到 [256, 480]，采样时取图片中心的 224 x 224 以及水平镜像，所有图片，相同像素位置均值为 0
• mini-batch size = 256
• learning rate 初始值为 0.1，发现误差曲线平了就除以 10，总共训练 60×104 个迭代
• weight decay: 0.0001
• momentum: 0.9
• 不用dropout

4. 实验结果

ImageNet 数据集

解决了 degradation 问题，如下图：

层数越多越准确，如下表

与其他方法对比

CIFAR-10 数据集

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1. Residual Networks <2015 ICCV, ImageNet 图像分类Top1> ↩
2. [caffe]深度学习之MSRA图像分类模型Deep Residual Network(深度残差网络)解读 ↩