Transformer（二）—— ResNet（残差网络）

在Transformer中，数据过Attention层和FFN层后，都会经过一个Add & Norm处理。其中，Add为residule block（残差模块），数据在这里进行residule connection（残差连接）。残差连接的思想最经典的代表就是2015年被提出的ResNet，这个用于解决深层网络训练问题的模型最早被用于图像任务处理上，现在已经成为一种普适性的深度学习方法。

一、背景

1.1 梯度消失/爆炸

在深度学习网络中，为了让模型学到更多非线性的特征，在激活层往往使用例如sigmoid这样的激活函数。对sigmoid来说，其导数的取值范围在 (0, 1/4]，在层数堆叠的情况下，更容易出现梯度消失的问题。

面对梯度消失/爆炸的情况，可以通过Normalization等方式解决，使得模型最终能够收敛。

1.2 网络退化(Degradation)

因为梯度消失/爆炸所导致的深层网络模型不收敛的问题，已经得到了解决。那么现在新的问题出现了：在模型能够收敛的情况下，网络越深，模型的准确率越低，同时，模型的准确率先达到饱和，此后迅速下降。这个情况我们称之为网络退化（Degradation）。如下图，56层网络在测试集（右）上的错误率比20层网络要更高，这个现象也不是因为overfitting所引起的，因为在训练集上，深层网络的表现依然更差。

二、思路

2.1 为什么需要更深的网络

神经网络帮我们避免了繁重的特征工程过程。借助神经网络中的非线形操作，可以帮助我们更好地拟合模型的特征。为了增加模型的表达能力，一种直觉的想法是，增加网络的深度，一来使得网络的每一层都尽量学到不同的模式，二来更好地利用网络的非线性拟合能力。

2.2 理想中的深网络表现

理想中的深网络，其表现不应该差于浅网络。举一个简单的例子，下图左边是2层的浅网络，右边是4层的深网络，我们只要令深网络的最后两层的输入输出相等，那么两个网络就是等效的，这种操作被称为恒等映射（Identity Mapping)。

当然，这样完全相等的映射是一种极端情况，更为理想的情况是，在网络的深层，让网络尽量逼近这样的极端情况，使得网络在学到新东西的同时，其输出又能逼近输入，这样就能保证深网络的效果不会比浅网络更差。

总结：在网络的深层，需要学习一种恒等映射（Identity Mapping）。

三、实践和实验效果

3.1 构造恒等映射：残差学习（residule learning）

最暴力的构造恒等映射的方法，就是在相应网络部分的尾端增加一层学习层 ，来满足输出和输入逼近。但是本来深网络要学的参数就很庞大了，再构造新的参数层，又增加了模型的复杂度。

能不能在不添加参数层的情况下，实现恒等映射的功能？考虑下图：

因此，ResNet就作为一种解决网络退化问题的有效办法出现了，借助ResNet，我们能够有效训练出更深的网络模型（可以超过1000层），使得深网络的表现不差于浅网络。

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。

3.2 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。

残差连接解决的问题
解决梯度消失和网络退化的问题。

四、Transformer中的残差连接

在transformer的encoder和decoder中，各用到了6层的attention模块，每一个attention模块又和一个FeedForward层（简称FFN）相接。对每一层的attention和FFN，都采用了一次残差连接，即把每一个位置的输入数据和输出数据相加，使得Transformer能够有效训练更深的网络。在残差连接过后，再采取Layer Nomalization的方式。具体的操作过程见下图，箭头表示画不下了，从左边转到右边去画：

【必知必会】残差连接
Transformer学习笔记四：ResNet（残差网络）