微软的深度残差学习是否解决了梯度消失的问题？

关于梯度消失的问题:

http://blog.csdn.net/superCally/article/details/55671064

但是这个时候，如果网络很深很深，就会出现这样的情况

这个时候再做back propagation求偏导的话，就是

作者：杨思达zzzz
链接：https://www.zhihu.com/question/38499534/answer/147150281
来源：知乎
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这个偏导就是我们求的gradient，这个值本来就很小，而且再计算的时候还要再乘stepsize，就更小了所以通过这里可以看到，梯度在反向传播过程中的计算，如果N很大，那么梯度值传播到前几层的时候就会越来越小，也就是梯度消失的问题

那DRN是怎样解决这个问题的呢？

它在神经网络结构的层面解决了这个问题它将基本的单元改成了这个样子
<img src="https://pic2.zhimg.com/50/90e58f36fc1b0ae42443b69176cc2a75_hd.png" data-rawwidth="435" data-rawheight="218" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="435" data-original="https://pic2.zhimg.com/90e58f36fc1b0ae42443b69176cc2a75_r.png">其实也很明显，通过求偏导我们就能看到

其实也很明显，通过求偏导我们就能看到

这样就算深度很深，梯度也不会消失了

当然深度残差这篇文章最后的效果好，是因为还结合了调参数以及神经网络的其他的细节，这些也很重要，不过就不是这里我们关心的内容了可以看到，对于相同的数据集来讲，残差网络比同等深度的其他网络表现出了更好的性能

<img src="https://pic4.zhimg.com/50/v2-543d8c86899ec03d623e054b9d100cdb_hd.png" data-rawwidth="600" data-rawheight="370" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="600" data-original="https://pic4.zhimg.com/v2-543d8c86899ec03d623e054b9d100cdb_r.png"> <img src="https://pic4.zhimg.com/50/v2-d0293f59397ee7158dfc57eae6f4f477_hd.png" data-rawwidth="600" data-rawheight="452" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="600" data-original="https://pic4.zhimg.com/v2-d0293f59397ee7158dfc57eae6f4f477_r.png">

deep learning有个问题是越深越难训，微软这个工作的直观想法应该就是说既然太深了难训，那我就把前面的层，夸几层直接接到后面去，会不会既保证了深度，又让前面的好训一些呢？
其实这个并不是特别新的想法，这个训得这么好，应该也是经过了很辛苦和仔细的调参、初始化等工作。
换一个角度看，这也是一种把高阶特征和低阶特征再做融合，从而得到更好的效果的思路。

另外一篇文章的看法:

残差网络就是一堆网络的集成学习，大部分有效路径相对很短，并没有从根本上解决梯度消失的问题。

https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.arxiv.org/pdf/1605.06431.pdf