一文读懂LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet到底是什么？

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什么是CNN？

要想知道什么LeNet、AlexNet…那就必须先明白什么是CNN

CNN（Convolutional neural network） $\to$ 卷积神经网络，是当代Computer Vision中经常使用的一种网络模型。

CNN中有对图像的几大基础操作，卷积、池化、以及卷积核的size和stride，最后还有应用的act，也就是激活函数。这几大基础操作在此不在细讲。

下图展示的是CNN对图像的卷积操作。

从左到右依次是原图像，卷积核，经过卷积得到的像素点。其实要是你仔细看这张图，你可以很轻易的清楚卷积的作用。

从数学的层次来讲，卷积就是将卷积核大小内的像素点，经过加权和，得到一个新的像素点。这个像素点在图像的层次上就可以反映原图像的特征。上图中原图像对应卷积的位置大小称为得到像素点对应的感受野（Receptive Field)。随着卷积核的平移，原图像的像素点会通过卷积得到一张新的特征图（也就是上图右边的那张），经过卷积后，输出的特征图可有效提取原图像的特征，达到图像识别的功能。

我们可以理解CNN是一个大类，而LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet是其中的小类，因为后面的小类中都使用的CNN中的一些经典操作，而它们的区别在于网络的结构和深度不同。

LeNet

LeNet是最早的卷积神经网络之一。1998年，Yan LeCun第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像分类上，在手写数字识别任务中取得了巨大成功。LeNet通过连续使用卷积和池化层的组合提取图像特征，其架构如 图1 所示，这里展示的是作者论文中的LeNet-5模型：

上图就是LeNet网络的结构模型，其中包含：

1. 第一模块：包含5×5的6通道卷积和2×2的池化。卷积提取图像中包含的特征模式（激活函数使用sigmoid），图像尺寸从32减小到28。经过池化层可以降低输出特征图对空间位置的敏感性，图像尺寸减到14。
2. 第二模块：和第一模块尺寸相同，通道数由6增加为16。卷积操作使图像尺寸减小到10，经过池化后变成5。
3. 第三模块：包含5×5的120通道卷积。卷积之后的图像尺寸减小到1，但是通道数增加为120。将经过第3次卷积提取到的特征图输入到全连接层。第一个全连接层的输出神经元的个数是64，第二个全连接层的输出神经元个数是分类标签的类别数，对于手写数字识别其大小是10。然后使用Softmax激活函数即可计算出每个类别的预测概率。

利用飞桨深度学习框架实现LeNet的网络结构设计如下：

# 导入需要的包
import paddle
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
from paddle.fluid.dygraph.nn import Conv2D, Pool2D, Linear

# 定义 LeNet 网络结构
class LeNet(fluid.dygraph.Layer):
    def __init__(self, num_classes=1):
        super(LeNet, self).__init__()

        # 创建卷积和池化层块，每个卷积层使用Sigmoid激活函数，后面跟着一个2x2的池化
        self.conv1 = Conv2D(num_channels=1, num_filters=6, filter_size=5, act='sigmoid')
        self.pool1 = Pool2D(pool_size=2, pool_stride=2, pool_type='max')
        self.conv2 = Conv2D(num_channels=6, num_filters=16, filter_size=5, act='sigmoid')
        self.pool2 = Pool2D(pool_size=2, pool_stride=2, pool_type='max')
        # 创建第3个卷积层
        self.conv3 = Conv2D(num_channels=16, num_filters=120, filter_size=4, act='sigmoid')
        # 创建全连接层，第一个全连接层的输出神经元个数为64， 第二个全连接层输出神经元个数为分类标签的类别数
        self.fc1 = Linear(input_dim=120, output_dim=64, act='sigmoid')
        self.fc2 = Linear(input_dim=64, output_dim=num_classes)
    # 网络的前向计算过程
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.pool2(x)
        x = self.conv3(x)
        x = fluid.layers.reshape(x, [x.shape[0], -1])
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

虽然LeNet网络模型对手写数字的识别取得的效果很明显，因为手写数字的输入图片尺寸仅为28x28但是当输入图片的尺寸过大时（224x224），它的效果就不尽人意了。

AlexNet

在2012年，Alex Krizhevsky等人提出的AlexNet以很大优势获得了ImageNet比赛的冠军。这一成果极大的激发了产业界对神经网络的兴趣，开创了使用深度神经网络解决图像问题的途径，随后也在这一领域涌现出越来越多的优秀成果。

AlexNet与LeNet相比，具有更深的网络结构，包含5层卷积和3层全连接，同时使用了如下三种方法改进模型的训练过程：

1. 数据增广：深度学习中常用的一种处理方式，通过对训练随机加一些变化，比如平移、缩放、裁剪、旋转、翻转或者增减亮度等，产生一系列跟原始图片相似但又不完全相同的样本，从而扩大训练数据集。通过这种方式，可以随机改变训练样本，避免模型过度依赖于某些属性，能从一定程度上抑制过拟合。
2. 使用Dropout抑制过拟合
3. 使用ReLU激活函数减少梯度消失现象

AlexNet的具体结构如 图2 所示：

其中有四个模块：

1. 第一模块：包含了11 x 11步长为4的96通道卷积以及一个最大池化
2. 第二模块：包含了5 x 5步的256通道卷积以及一个最大池化
3. 第三模块：包含了两个3 x 3的384通道以及一个3 x 3的256通道的卷积，后面加一个最大池化
4. 第四模块：包含了两个4096通道输入的全连接层，每个全连接层后面加一个Dropout层来抑制过拟合，以及还有最后一个1000通道的全连接层

利用飞桨深度学习框架实现AlexNet的网络结构设计如下：

# 定义 AlexNet 网络结构
class AlexNet(fluid.dygraph.Layer):
    def __init__(self, num_classes=1):
        super(AlexNet, self).__init__()
        
        # AlexNet与LeNet一样也会同时使用卷积和池化层提取图像特征
        # 与LeNet不同的是激活函数换成了‘relu’
        self.conv1 = Conv2D(num_channels=3, num_filters=96, filter_size=11, stride=4, padding=5, act='relu')
        self.pool1 = Pool2D(pool_size=2, pool_stride=2, pool_type='max')
        self.conv2 = Conv2D(num_channels=96, num_filters=256, filter_size=5, stride=1, padding=2, act='relu')
        self.pool2 = Pool2D(pool_size=2, pool_stride=2, pool_type='max')
        self.conv3 = Conv2D(num_channels=256, num_filters=384, filter_size=3, stride=1, padding=1, act='relu')
        self.conv4 = Conv2D(num_channels=384, num_filters=384, filter_size=3, stride=1, padding=1, act='relu')
        self.conv5 = Conv2D(num_channels=384, num_filters=256, filter_size=3, stride=1, padding=1, act='relu')
        self.pool5 = Pool2D(pool_size=2, pool_stride=2, pool_type='max')

        self.fc1 = Linear(input_dim=12544, output_dim=4096, act='relu')
        self.drop_ratio1 = 0.5
        self.fc2 = Linear(input_dim=4096, output_dim=4096, act='relu')
        self.drop_ratio2 = 0.5
        self.fc3 = Linear(input_dim=4096, output_dim=num_classes)

        
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.pool2(x)
        x = self.conv3(x)
        x = self.conv4(x)
        x = self.conv5(x)
        x = self.pool5(x)
        x = fluid.layers.reshape(x, [x.shape[0], -1])
        x = self.fc1(x)
        # 在全连接之后使用dropout抑制过拟合
        x= fluid.layers.dropout(x, self.drop_ratio1)
        x = self.fc2(x)
        # 在全连接之后使用dropout抑制过拟合
        x = fluid.layers.dropout(x, self.drop_ratio2)
        x = self.fc3(x)
        return x

VGG

VGG是当前最流行的CNN模型之一，2014年由Simonyan和Zisserman提出，其命名来源于论文作者所在的实验室Visual Geometry Group。AlexNet模型通过构造多层网络，取得了较好的效果，但是并没有给出深度神经网络设计的方向。VGG通过使用一系列大小为3x3的小尺寸卷积核和pooling层构造深度卷积神经网络，并取得了较好的效果。VGG模型因为结构简单、应用性极强而广受研究者欢迎，尤其是它的网络结构设计方法，为构建深度神经网络提供了方向。

下图是VGG-16的网络结构示意图，有13层卷积和3层全连接层。VGG网络的设计严格使用3×3的卷积层和池化层来提取特征，并在网络的最后面使用三层全连接层，将最后一层全连接层的输出作为分类的预测。 在VGG中每层卷积将使用ReLU作为激活函数，在全连接层之后添加dropout来抑制过拟合。

使用小的卷积核能够有效地减少参数的个数，使得训练和测试变得更加有效。比如使用两层3×3卷积层，可以得到感受野为5的特征图，而比使用5×5的卷积层需要更少的参数。由于卷积核比较小，可以堆叠更多的卷积层，加深网络的深度，这对于图像分类任务来说是有利的。VGG模型的成功证明了增加网络的深度，可以更好的学习图像中的特征模式。

利用飞桨深度学习框架实现VGG的网络结构设计如下：

# 定义vgg块，包含多层卷积和1层2x2的最大池化层
class vgg_block(fluid.dygraph.Layer):
    def __init__(self, num_convs, in_channels, out_channels):
        """
        num_convs, 卷积层的数目
        num_channels, 卷积层的输出通道数，在同一个Incepition块内，卷积层输出通道数是一样的
        """
        super(vgg_block, self).__init__()
        self.conv_list = []
        for i in range(num_convs):
            conv_layer = self.add_sublayer('conv_' + str(i), Conv2D(num_channels=in_channels, 
                                        num_filters=out_channels, filter_size=3, padding=1, act='relu'))
            self.conv_list.append(conv_layer)
            in_channels = out_channels
        self.pool = Pool2D(pool_stride=2, pool_size = 2, pool_type='max')
    def forward(self, x):
        for item in self.conv_list:
            x = item(x)
        return self.pool(x)

class VGG(fluid.dygraph.Layer):
    def __init__(self, conv_arch=((2, 64), 
                                (2, 128), (3, 256), (3, 512), (3, 512))):
        super(VGG, self).__init__()
        self.vgg_blocks=[]
        iter_id = 0
        # 添加vgg_block
        # 这里一共5个vgg_block，每个block里面的卷积层数目和输出通道数由conv_arch指定
        in_channels = [3, 64, 128, 256, 512, 512]
        for (num_convs, num_channels) in conv_arch:
            block = self.add_sublayer('block_' + str(iter_id), 
                    vgg_block(num_convs, in_channels=in_channels[iter_id], 
                              out_channels=num_channels))
            self.vgg_blocks.append(block)
            iter_id += 1
        self.fc1 = Linear(input_dim=512*7*7, output_dim=4096,
                      act='relu')
        self.drop1_ratio = 0.5
        self.fc2= Linear(input_dim=4096, output_dim=4096,
                      act='relu')
        self.drop2_ratio = 0.5
        self.fc3 = Linear(input_dim=4096, output_dim=1)
        
    def forward(self, x):
        for item in self.vgg_blocks:
            x = item(x)
        x = fluid.layers.reshape(x, [x.shape[0], -1])
        x = fluid.layers.dropout(self.fc1(x), self.drop1_ratio)
        x = fluid.layers.dropout(self.fc2(x), self.drop2_ratio)
        x = self.fc3(x)
        return x

GoogLeNet

GoogLeNet是2014年ImageNet比赛的冠军，它的主要特点是网络不仅有深度，还在横向上具有“宽度”。由于图像信息在空间尺寸上的巨大差异，如何选择合适的卷积核大小来提取特征就显得比较困难了。空间分布范围更广的图像信息适合用较大的卷积核来提取其特征，而空间分布范围较小的图像信息则适合用较小的卷积核来提取其特征。为了解决这个问题，GoogLeNet提出了一种被称为Inception模块的方案。如 下图 所示：

其中（a）是Inception模块的设计思想，使用3个不同大小的卷积核对输入图片进行卷积操作，并附加最大池化，将这4个操作的输出沿着通道这一维度进行拼接，构成的输出特征图将会包含经过不同大小的卷积核提取出来的特征。Inception模块采用多通路(multi-path)的设计形式，每个支路使用不同大小的卷积核，最终输出特征图的通道数是每个支路输出通道数的总和，这将会导致输出通道数变得很大，尤其是使用多个Inception模块串联操作的时候，模型参数量会变得非常大。

为了减小参数量，Inception模块使用了图(b)中的设计方式，在每个3x3和5x5的卷积层之前，增加1x1的卷积层来控制输出通道数；在最大池化层后面增加1x1卷积层减小输出通道数。基于这一设计思想，形成了上图(b)中所示的结构。下面这段程序是Inception块的具体实现方式，可以对照图(b)和代码一起阅读。

class Inception(fluid.dygraph.Layer):
    def __init__(self, c1, c2, c3, c4, **kwargs):
        '''
        Inception模块的实现代码，
        
        c1,  图(b)中第一条支路1x1卷积的输出通道数，数据类型是整数
        c2，图(b)中第二条支路卷积的输出通道数，数据类型是tuple或list, 
               其中c2[0]是1x1卷积的输出通道数，c2[1]是3x3
        c3，图(b)中第三条支路卷积的输出通道数，数据类型是tuple或list, 
               其中c3[0]是1x1卷积的输出通道数，c3[1]是3x3
        c4,  图(b)中第一条支路1x1卷积的输出通道数，数据类型是整数
        '''
        super(Inception, self).__init__()
        # 依次创建Inception块每条支路上使用到的操作
        self.p1_1 = Conv2D(num_filters=c1, 
                           filter_size=1, act='relu')
        self.p2_1 = Conv2D(num_filters=c2[0], 
                           filter_size=1, act='relu')
        self.p2_2 = Conv2D(num_filters=c2[1], 
                           filter_size=3, padding=1, act='relu')
        self.p3_1 = Conv2D(num_filters=c3[0], 
                           filter_size=1, act='relu')
        self.p3_2 = Conv2D(num_filters=c3[1], 
                           filter_size=5, padding=2, act='relu')
        self.p4_1 = Pool2D(pool_size=3, 
                           pool_stride=1,  pool_padding=1, 
                           pool_type='max')
        self.p4_2 = Conv2D(num_filters=c4, 
                           filter_size=1, act='relu')

    def forward(self, x):
        # 支路1只包含一个1x1卷积
        p1 = self.p1_1(x)
        # 支路2包含 1x1卷积 + 3x3卷积
        p2 = self.p2_2(self.p2_1(x))
        # 支路3包含 1x1卷积 + 5x5卷积
        p3 = self.p3_2(self.p3_1(x))
        # 支路4包含 最大池化和1x1卷积
        p4 = self.p4_2(self.p4_1(x))
        # 将每个支路的输出特征图拼接在一起作为最终的输出结果
        return fluid.layers.concat([p1, p2, p3, p4], axis=1)  

GoogLeNet的架构如 下图 所示，在主体卷积部分中使用5个模块（block），每个模块之间使用步幅为2的3 ×3最大池化层来减小输出高宽。

其中：

1. 第一模块使用一个64通道的7 × 7卷积层
2. 第二模块使用2个卷积层:首先是64通道的1 × 1卷积层，然后是将通道增大3倍的3 × 3卷积层。
3. 第三模块串联2个完整的Inception块。
4. 第四模块串联了5个Inception块。
5. 第五模块串联了2 个Inception块。
6. 第五模块的后面紧跟输出层，使用全局平均池化 层来将每个通道的高和宽变成1，最后接上一个输出个数为标签类别数的全连接层。

并且：在原作者的论文中添加了图中所示的softmax1和softmax2两个辅助分类器，如下图所示，训练时将三个分类器的损失函数进行加权求和，以缓解梯度消失现象。这里的程序作了简化，没有加入辅助分类器。

利用飞桨深度学习框架实现GoogleNet的网络结构设计如下：

# 定义Inception块
class Inception(fluid.dygraph.Layer):
    def __init__(self, c0,c1, c2, c3, c4, **kwargs):
        '''
        Inception模块的实现代码，
        
        c1,  图(b)中第一条支路1x1卷积的输出通道数，数据类型是整数
        c2，图(b)中第二条支路卷积的输出通道数，数据类型是tuple或list, 
               其中c2[0]是1x1卷积的输出通道数，c2[1]是3x3
        c3，图(b)中第三条支路卷积的输出通道数，数据类型是tuple或list, 
               其中c3[0]是1x1卷积的输出通道数，c3[1]是3x3
        c4,  图(b)中第一条支路1x1卷积的输出通道数，数据类型是整数
        '''
        super(Inception, self).__init__()
        # 依次创建Inception块每条支路上使用到的操作
        self.p1_1 = Conv2D(num_channels=c0, num_filters=c1, 
                           filter_size=1, act='relu')
        self.p2_1 = Conv2D(num_channels=c0, num_filters=c2[0], 
                           filter_size=1, act='relu')
        self.p2_2 = Conv2D(num_channels=c2[0], num_filters=c2[1], 
                           filter_size=3, padding=1, act='relu')
        self.p3_1 = Conv2D(num_channels=c0, num_filters=c3[0], 
                           filter_size=1, act='relu')
        self.p3_2 = Conv2D(num_channels=c3[0], num_filters=c3[1], 
                           filter_size=5, padding=2, act='relu')
        self.p4_1 = Pool2D(pool_size=3, 
                           pool_stride=1,  pool_padding=1, 
                           pool_type='max')
        self.p4_2 = Conv2D(num_channels=c0, num_filters=c4, 
                           filter_size=1, act='relu')

    def forward(self, x):
        # 支路1只包含一个1x1卷积
        p1 = self.p1_1(x)
        # 支路2包含 1x1卷积 + 3x3卷积
        p2 = self.p2_2(self.p2_1(x))
        # 支路3包含 1x1卷积 + 5x5卷积
        p3 = self.p3_2(self.p3_1(x))
        # 支路4包含 最大池化和1x1卷积
        p4 = self.p4_2(self.p4_1(x))
        # 将每个支路的输出特征图拼接在一起作为最终的输出结果
        return fluid.layers.concat([p1, p2, p3, p4], axis=1)  
    
class GoogLeNet(fluid.dygraph.Layer):
    def __init__(self):
        super(GoogLeNet, self).__init__()
        # GoogLeNet包含五个模块，每个模块后面紧跟一个池化层
        # 第一个模块包含1个卷积层
        self.conv1 = Conv2D(num_channels=3, num_filters=64, filter_size=7, 
                            padding=3, act='relu')
        # 3x3最大池化
        self.pool1 = Pool2D(pool_size=3, pool_stride=2,  
                            pool_padding=1, pool_type='max')
        # 第二个模块包含2个卷积层
        self.conv2_1 = Conv2D(num_channels=64, num_filters=64, 
                              filter_size=1, act='relu')
        self.conv2_2 = Conv2D(num_channels=64, num_filters=192, 
                              filter_size=3, padding=1, act='relu')
        # 3x3最大池化
        self.pool2 = Pool2D(pool_size=3, pool_stride=2,  
                            pool_padding=1, pool_type='max')
        # 第三个模块包含2个Inception块
        self.block3_1 = Inception(192, 64, (96, 128), (16, 32), 32)
        self.block3_2 = Inception(256, 128, (128, 192), (32, 96), 64)
        # 3x3最大池化
        self.pool3 = Pool2D(pool_size=3, pool_stride=2,  
                               pool_padding=1, pool_type='max')
        # 第四个模块包含5个Inception块
        self.block4_1 = Inception(480, 192, (96, 208), (16, 48), 64)
        self.block4_2 = Inception(512, 160, (112, 224), (24, 64), 64)
        self.block4_3 = Inception(512, 128, (128, 256), (24, 64), 64)
        self.block4_4 = Inception(512, 112, (144, 288), (32, 64), 64)
        self.block4_5 = Inception(528, 256, (160, 320), (32, 128), 128)
        # 3x3最大池化
        self.pool4 = Pool2D(pool_size=3, pool_stride=2,  
                               pool_padding=1, pool_type='max')
        # 第五个模块包含2个Inception块
        self.block5_1 = Inception(832, 256, (160, 320), (32, 128), 128)
        self.block5_2 = Inception(832, 384, (192, 384), (48, 128), 128)
        # 全局池化，尺寸用的是global_pooling，pool_stride不起作用
        self.pool5 = Pool2D(pool_stride=1, 
                               global_pooling=True, pool_type='avg')
        self.fc = Linear(input_dim=1024, output_dim=1, act=None)

    def forward(self, x):
        x = self.pool1(self.conv1(x))
        x = self.pool2(self.conv2_2(self.conv2_1(x)))
        x = self.pool3(self.block3_2(self.block3_1(x)))
        x = self.block4_3(self.block4_2(self.block4_1(x)))
        x = self.pool4(self.block4_5(self.block4_4(x)))
        x = self.pool5(self.block5_2(self.block5_1(x)))
        x = fluid.layers.reshape(x, [x.shape[0], -1])
        x = self.fc(x)
        return x

ResNet

ResNet是2015年ImageNet比赛的冠军，将图像分类识别错误率降低到了3.6%，这个结果甚至超出了正常人眼识别的精度。

通过前面几个经典模型学习，我们可以发现随着深度学习的不断发展，模型的层数越来越多，网络结构也越来越复杂。那么是否加深网络结构，就一定会得到更好的效果呢？从理论上来说，假设新增加的层都是恒等映射，只要原有的层学出跟原模型一样的参数，那么深模型结构就能达到原模型结构的效果。换句话说，原模型的解只是新模型的解的子空间，在新模型解的空间里应该能找到比原模型解对应的子空间更好的结果。但是实践表明，增加网络的层数之后，训练误差往往不降反升。

Kaiming He等人提出了残差网络ResNet来解决上述问题，其基本思想如 下图 所示。

1. (a)：表示增加网络的时候，将x映射成$y=F(x)$输出。
2. (b)：对(a)作了改进，输出$y=F(x)+x$这时不是直接学习输出特征y的表示，而是学习$y-x$

如果想学习出原模型的表示，只需将F(x)的参数全部设置为0，则y=x是恒等映射。
F(x)=y−x也叫做残差项，如果x→y的映射接近恒等映射，(b)中通过学习残差项也比(a)学习完整映射形式更加容易。

(b)的结构是残差网络的基础，这种结构也叫做残差块（residual block）。输入x通过跨层连接，能更快的向前传播数据，或者向后传播梯度。

下图表示出了ResNet-50的结构，一共包含49层卷积和1层全连接，所以被称为ResNet-50。

ResNet-50的具体实现如下代码所示：

# ResNet中使用了BatchNorm层，在卷积层的后面加上BatchNorm以提升数值稳定性
# 定义卷积批归一化块
class ConvBNLayer(fluid.dygraph.Layer):
    def __init__(self,
                 num_channels,
                 num_filters,
                 filter_size,
                 stride=1,
                 groups=1,
                 act=None):
        """
        
        num_channels, 卷积层的输入通道数
        num_filters, 卷积层的输出通道数
        stride, 卷积层的步幅
        groups, 分组卷积的组数，默认groups=1不使用分组卷积
        act, 激活函数类型，默认act=None不使用激活函数
        """
        super(ConvBNLayer, self).__init__()

        # 创建卷积层
        self._conv = Conv2D(
            num_channels=num_channels,
            num_filters=num_filters,
            filter_size=filter_size,
            stride=stride,
            padding=(filter_size - 1) // 2,
            groups=groups,
            act=None,
            bias_attr=False)

        # 创建BatchNorm层
        self._batch_norm = BatchNorm(num_filters, act=act)

    def forward(self, inputs):
        y = self._conv(inputs)
        y = self._batch_norm(y)
        return y
# 定义残差块
# 每个残差块会对输入图片做三次卷积，然后跟输入图片进行短接
# 如果残差块中第三次卷积输出特征图的形状与输入不一致，则对输入图片做1x1卷积，将其输出形状调整成一致
class BottleneckBlock(fluid.dygraph.Layer):
    def __init__(self,
                 num_channels,
                 num_filters,
                 stride,
                 shortcut=True):
        super(BottleneckBlock, self).__init__()
        # 创建第一个卷积层 1x1
        self.conv0 = ConvBNLayer(
            num_channels=num_channels,
            num_filters=num_filters,
            filter_size=1,
            act='relu')
        # 创建第二个卷积层 3x3
        self.conv1 = ConvBNLayer(
            num_channels=num_filters,
            num_filters=num_filters,
            filter_size=3,
            stride=stride,
            act='relu')
        # 创建第三个卷积 1x1，但输出通道数乘以4
        self.conv2 = ConvBNLayer(
            num_channels=num_filters,
            num_filters=num_filters * 4,
            filter_size=1,
            act=None)

        # 如果conv2的输出跟此残差块的输入数据形状一致，则shortcut=True
        # 否则shortcut = False，添加1个1x1的卷积作用在输入数据上，使其形状变成跟conv2一致
        if not shortcut:
            self.short = ConvBNLayer(
                num_channels=num_channels,
                num_filters=num_filters * 4,
                filter_size=1,
                stride=stride)

        self.shortcut = shortcut

        self._num_channels_out = num_filters * 4

    def forward(self, inputs):
        y = self.conv0(inputs)
        conv1 = self.conv1(y)
        conv2 = self.conv2(conv1)

        # 如果shortcut=True，直接将inputs跟conv2的输出相加
        # 否则需要对inputs进行一次卷积，将形状调整成跟conv2输出一致
        if self.shortcut:
            short = inputs
        else:
            short = self.short(inputs)

        y = fluid.layers.elementwise_add(x=short, y=conv2)
        layer_helper = LayerHelper(self.full_name(), act='relu')
        return layer_helper.append_activation(y)

# 定义ResNet模型
class ResNet(fluid.dygraph.Layer):
    def __init__(self, layers=50, class_dim=1):
        """
        
        layers, 网络层数，可以是50, 101或者152
        class_dim，分类标签的类别数
        """
        super(ResNet, self).__init__()
        self.layers = layers
        supported_layers = [50, 101, 152]
        assert layers in supported_layers, \
            "supported layers are {} but input layer is {}".format(supported_layers, layers)

        if layers == 50:
            #ResNet50包含多个模块，其中第2到第5个模块分别包含3、4、6、3个残差块
            depth = [3, 4, 6, 3]
        elif layers == 101:
            #ResNet101包含多个模块，其中第2到第5个模块分别包含3、4、23、3个残差块
            depth = [3, 4, 23, 3]
        elif layers == 152:
            #ResNet50包含多个模块，其中第2到第5个模块分别包含3、8、36、3个残差块
            depth = [3, 8, 36, 3]
        
        # 残差块中使用到的卷积的输出通道数
        num_filters = [64, 128, 256, 512]

        # ResNet的第一个模块，包含1个7x7卷积，后面跟着1个最大池化层
        self.conv = ConvBNLayer(
            num_channels=3,
            num_filters=64,
            filter_size=7,
            stride=2,
            act='relu')
        self.pool2d_max = Pool2D(
            pool_size=3,
            pool_stride=2,
            pool_padding=1,
            pool_type='max')

        # ResNet的第二到第五个模块c2、c3、c4、c5
        self.bottleneck_block_list = []
        num_channels = 64
        for block in range(len(depth)):
            shortcut = False
            for i in range(depth[block]):
                bottleneck_block = self.add_sublayer(
                    'bb_%d_%d' % (block, i),
                    BottleneckBlock(
                        num_channels=num_channels,
                        num_filters=num_filters[block],
                        stride=2 if i == 0 and block != 0 else 1, # c3、c4、c5将会在第一个残差块使用stride=2；其余所有残差块stride=1
                        shortcut=shortcut))
                num_channels = bottleneck_block._num_channels_out
                self.bottleneck_block_list.append(bottleneck_block)
                shortcut = True

        # 在c5的输出特征图上使用全局池化
        self.pool2d_avg = Pool2D(pool_size=7, pool_type='avg', global_pooling=True)

        # stdv用来作为全连接层随机初始化参数的方差
        import math
        stdv = 1.0 / math.sqrt(2048 * 1.0)
        
        # 创建全连接层，输出大小为类别数目
        self.out = Linear(input_dim=2048, output_dim=class_dim,
                      param_attr=fluid.param_attr.ParamAttr(
                          initializer=fluid.initializer.Uniform(-stdv, stdv)))

        
    def forward(self, inputs):
        y = self.conv(inputs)
        y = self.pool2d_max(y)
        for bottleneck_block in self.bottleneck_block_list:
            y = bottleneck_block(y)
        y = self.pool2d_avg(y)
        y = fluid.layers.reshape(y, [y.shape[0], -1])
        y = self.out(y)
        return y

参考文献

[1] Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio, and Patrick Haffner. Gradient-based learn- ing applied to document recognition. Proc. of the IEEE, 86(11):2278–2324, 1998

[2] Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In Advances in Neural Information Processing Systems, pages 1097–1105, 2012.

[3] Karen Simonyan and Andrew Zisserman. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014b.

[4]Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, and Andrew Rabinovich. Going deeper with convolu- tions. In Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 1–9, 2015.

[5] Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun. Deep residual learning for im- age recognition. In Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 770–778, 2016a.