从代码学习深度学习 - 残差网络（ResNet）PyTorch版

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前言

深度学习近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大成功，而残差网络（ResNet）作为一种经典的深度神经网络架构，因其解决了深层网络中的梯度消失问题而广受关注。ResNet通过引入“残差连接”（skip connection），使得网络可以直接学习输入和输出之间的差异，从而允许更深的网络结构。本篇博客将通过PyTorch实现一个ResNet模型，并结合代码和训练结果，带你一步步理解残差网络的原理与应用。

我们将使用Fashion-MNIST数据集，通过PyTorch实现ResNet的训练过程，并展示其训练过程中的损失和准确率变化。代码部分将包括数据加载、模型定义、训练函数以及可视化工具的实现，最后我们会分析训练结果并总结经验。

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一、残差网络（ResNet）介绍

1.1. 背景与动机

残差网络（Residual Network，简称ResNet）是由何恺明（Kaiming He）等人于2015年提出的深度学习模型，首次出现在论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》中。ResNet的提出解决了深度神经网络中的一个核心问题：随着网络层数的增加，模型的训练变得更加困难，容易出现梯度消失或梯度爆炸的现象，导致性能下降。这种现象被称为“退化问题”（degradation problem），即更深的网络反而可能表现得不如较浅的网络。

为了解决这一问题，ResNet引入了“残差学习”（Residual Learning）的概念，通过“残差连接”（skip connection）使得网络可以直接学习输入和输出之间的差异，从而允许更深的网络结构，同时保持良好的训练性能。ResNet在2015年的ImageNet竞赛中取得了冠军，其创新性和实用性使其成为深度学习领域的一个里程碑。

1.2. 核心思想：残差学习

ResNet的核心思想是“残差学习”。传统深度网络中，每一层网络试图直接学习目标函数 ( H(x) )，其中 ( x ) 是输入。然而，随着网络深度的增加，直接拟合 ( H(x) ) 变得越来越困难。ResNet提出了一种新的思路：与其直接学习 ( H(x) )，不如学习残差函数 ( F(x) = H(x) - x )。这样，目标函数可以表示为：

$$H(x)=F(x)+x$$

这里的 ( F(x) ) 是残差，( x ) 是通过“跳跃连接”（skip connection）直接传递的输入。残差学习的核心假设是：如果 ( F(x) ) 接近于0（即恒等映射），那么 ( H(x) \approx x )，这比直接学习复杂的 ( H(x) ) 更容易优化。

残差块（Residual Block）

残差学习通过“残差块”实现。一个典型的残差块包含以下结构：

• 主路径：由若干卷积层、批归一化（BatchNorm）和激活函数（通常是ReLU）组成，负责学习残差 ( F(x) )。
• 跳跃连接：将输入 ( x ) 直接加到主路径的输出上，形成 ( H(x) = F(x) + x )。
• 激活：在加法操作后通常再应用一个ReLU激活函数。

残差块的结构如下图所示：

通过这种结构，即使某些层没有学到有用的特征（即 $F(x)\approx 0$），网络仍然可以通过跳跃连接保留输入信息，从而避免退化问题。

1.3. ResNet的网络架构

ResNet的整体架构由多个残差块堆叠而成。根据网络深度的不同，ResNet有多种变体，如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50、ResNet-101等。以下以ResNet-18为例，介绍其典型结构：

ResNet-18架构

• 输入层：接受输入图像（例如224x224x3的RGB图像）。
• 初始卷积层：一个7x7卷积核（步幅为2），输出64个通道，后面接批归一化和ReLU激活。
• 最大池化层：一个3x3最大池化层（步幅为2），用于降采样。
• 残差层：包含4个阶段（stage），每个阶段由若干残差块组成：
  • Stage 1：2个残差块，输出通道数为64。
  • Stage 2：2个残差块，输出通道数为128。
  • Stage 3：2个残差块，输出通道数为256。
  • Stage 4：2个残差块，输出通道数为512。
• 全局平均池化：将特征图的空间维度压缩为1x1。
• 全连接层：输出分类结果（例如ImageNet的1000类）。

不同深度的ResNet

• ResNet-18：包含18层（16个卷积层 + 1个初始卷积层 + 1个全连接层）。
• ResNet-34：包含34层，结构类似ResNet-18，但每个阶段的残差块数量更多。
• ResNet-50/101/152：引入了“瓶颈块”（Bottleneck Block），使用1x1卷积降维和升维，以减少计算量，适合更深的网络。

瓶颈块（Bottleneck Block）

在更深的ResNet（如ResNet-50及以上）中，使用了瓶颈块来提高效率。瓶颈块的结构如下：

• 1x1卷积：降维，减少通道数。
• 3x3卷积：进行特征提取。
• 1x1卷积：升维，恢复通道数。
• 跳跃连接：将输入加到输出上。

瓶颈块通过降维和升维操作，显著减少了计算量，同时保持了网络的表达能力。

1.4. 优势与特点

ResNet的提出带来了以下几个关键优势：

1. 解决退化问题：通过残差连接，ResNet允许网络深度大幅增加（例如ResNet-152），而不会导致性能下降。
2. 易于优化：残差学习使得网络更容易训练，即使是数百层的网络也能通过梯度下降有效优化。
3. 泛化能力强：ResNet在多种任务（如图像分类、目标检测、语义分割）中表现出色，成为许多后续模型的基础。
4. 模块化设计：残差块的模块化设计使得ResNet易于扩展和修改，适应不同的任务需求。

1.5. 应用场景

ResNet广泛应用于计算机视觉任务，包括但不限于：

• 图像分类：如ImageNet数据集上的分类任务。
• 目标检测：作为骨干网络（backbone）用于Faster R-CNN、YOLO等模型。
• 语义分割：在DeepLab、U-Net等模型中使用ResNet提取特征。
• 迁移学习：预训练的ResNet模型常用于迁移学习，适配小规模数据集。

此外，ResNet的思想也被扩展到其他领域，例如自然语言处理（NLP）中的Transformer模型（通过类似残差连接的结构）。

二、代码解析与实现

2.1. 数据加载

我们首先需要加载Fashion-MNIST数据集，这是一个包含10类服装图像的经典数据集，适合用于测试分类模型。以下是数据加载的代码：

import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils import data
import multiprocessing

def get_dataloader_workers():
    """使用电脑支持的最大进程数来读取数据"""
    return multiprocessing.cpu_count()

def load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=None):
    """
    下载Fashion-MNIST数据集，然后将其加载到内存中。
    
    参数:
        batch_size (int): 每个数据批次的大小。
        resize (int, 可选): 图像的目标尺寸。如果为 None，则不调整大小。
    
    返回:
        tuple: 包含训练 DataLoader 和测试 DataLoader 的元组。
    """
    # 定义变换管道
    trans = [transforms.ToTensor()]
    if resize:
        trans.insert(0, transforms.Resize(resize))
    trans = transforms.Compose(trans)
    
    # 加载 Fashion-MNIST 训练和测试数据集
    mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(
        root="./data",
        train=True,
        transform=trans,
        download=True
    )
    mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(
        root="./data",
        train=False,
        transform=trans,
        download=True
    )
    
    # 返回 DataLoader 对象
    return (
        data.DataLoader(
            mnist_train,
            batch_size,
            shuffle=True,
            num_workers=get_dataloader_workers()
        ),
        data.DataLoader(
            mnist_test,
            batch_size,
            shuffle=False,
            num_workers=get_dataloader_workers()
        )
    )

在上述代码中，我们定义了load_data_fashion_mnist函数，用于加载Fashion-MNIST数据集。batch_size参数控制每个批次的数据量，resize参数允许调整图像大小（这里我们将图像调整为96x96）。transforms.ToTensor()将图像转换为PyTorch张量格式，并将像素值归一化到[0, 1]。

在实际调用时，我们设置batch_size=256，并将图像调整为96x96：

import utils_for_data
batch_size = 256
train_iter, test_iter = utils_for_data.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=96)

2.2. 模型定义

在本节中，我们将使用PyTorch定义一个残差网络（ResNet）模型，包含残差块（Residual Block）和整体网络结构。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 定义残差块类，继承自 nn.Module
class Residual(nn.Module):
    """
    残差块（Re