随着网络深度加深，人们认识到在CNN中，网络深度(depth) 是至关重要的。但是人们又发现随意的增加网络深度会导致退化问题(degradation problem)。随后学者们(何凯明团队)提出了一个Residual框架，使可以训练非常深的网络。

ResNet

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1、退化问题

当增加网络深度时，网络在训练集与测试集上的表现都不如原本较浅的网络。从下图也可以明显的看到这种现象，这被称作退化问题(degradation problem)。

Siamese深度残余收缩网络 深度残差网络结构_Siamese深度残余收缩网络


学者们认为，当在一个较浅的网络上增加网络层数，即使无法让网络表现变得更好，但也应该与较浅的网络保持相当的结果。但是从实验结果来看，并不是这样，这说明后面增加的网络无法较好的拟合一个恒等变换。

2、Residual Learning

假设网络后面的几层拟合了一个隐式函数H(x)，记F(x) = H(x) - x。那么有H(x) = F(x) + x，有前面讨论知道H(x)是比较难是一个恒等变换的，假设H(x)是恒等映射时网络是最优的(虽然实际中不太可能)，若用原来的结构是无法达到的，但是通过这个残差训练可以教容易的去逼近，因为可以直接令F(x)趋近于零，即让F(x)中训练的参数趋近于零。下面这张图指的是一个小的残差模块。

Siamese深度残余收缩网络 深度残差网络结构_神经网络_02

3、利用bottleneck architecture构建更深的网络

通过使用1×1的卷积(pointwise convolution)进行降维和升维操作，即减少了计算量，又维持了通道数的数量，使模型有较好的表示能力。

Siamese深度残余收缩网络 深度残差网络结构_深度学习_03

4、ResNet-50、ResNet-152模型表现(ImageNet上)

在测试集上的表现

Siamese深度残余收缩网络 深度残差网络结构_人工智能_04


在验证集上的表现

Siamese深度残余收缩网络 深度残差网络结构_人工智能_05

5、总结

总的来说就是提出了一个残差框架，通过构建残差块，并进行堆叠构建残差网络，使网络可以训练的很深；另外在相同网络层数的前提下，添加了残差结构的网络的准确率不会有太大的提升，但是训练速度会变快。