ResNet原理分析和代码实现_resnet 提出

大数据实验室 第N次 学习打卡

一、引入

ResNet是在2015年由微软实验室提出，作者是何恺明（本科清华、博士香港中文大学出来的大神）、孙剑（现任西安交大人工智能学院首任院长）等人提出，其论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。（不说多了，就是NB）

二、提出ResNet的原因

卷积网络发展史中，VGG最高达到了19层，再就是GoogleNet，达到了22层。
增加网络的宽度和深度可以很好的提高网络的性能，深的网络一般都比浅的网络效果好。比如说VGG，该网络就是在AlexNex的基础上通过增加网络的深度大幅度提高了网络性能。但是，简单地不断增加深度，又会导致以下问题：

1. 梯度消失或者梯度爆炸
2. 模型过拟合
3. 计算资源的消耗
4. 退化问题
   问题1可以通过Batch Normalization可以避免。
   问题2可以通过增大数据量，配合Dropout来避免。
   问题3可以通过CPU集群来解决。

但是问题4随着网络层数的增加，网络发生了退化现象：随着网络层数增加，训练集错误率逐渐下降，然后趋于饱和，再增加深度时，错误率反而会增大，所以这并不是过拟合（过拟合在训练中错误率应该是一直减小）。

综上，ResNet应运而生！

通过直接将输入信息绕道传到输出(shortcut / skip connection)，保护信息的完整性，整个网络只需要学习输入、输出差别的那一部分，简化学习目标和难度。VGGNet和ResNet的对比如下图所示。

三、ResNet网络

1.网络结构

上表来自于原论文，展示了5种ResNet不同的结构，分别是18，34，50，101和152。

从第一列可以看出，所有的网络都由5部分组成：conv1_x, conv2_x, conv3_x, conv4_x, conv5_x。

以50层为例:首先有个输入7 x 7 x 64的卷积层，然后经过3 + 4 + 6 +3 = 16个bulding block，每个block为3层，所以由3 x 16 = 48层，最后有个fc层（全连接层），所以1 + 48 +1 = 50层。（我们一般说层数指的是卷积层或者全连接层，不包括激活层和池化层）

2.残差函数

如果深层网络的后面那些层是恒等映射，那么模型就退化为一个浅层网络。那现在要解决的就是学习恒等映射函数了。 但是直接让一些层去拟合一个潜在的恒等映射函数H(x) = x，比较困难，这就是深层网络难以训练的原因。

但是，如果将这个问题转换为求解网络的残差映射函数，也就是F(x)，其中F(x) = H(x)-x。

那么咱们要求解的问题变成了H(x) = F(x)+x。

假设当前网络的深度能够使得错误率最低，如果继续增加咱们的层数（普通卷积网络再增加就会出现网络退化问题了），为了保证下一层的网络状态仍然是最优状态，咱们只需要把令F(x)=0就好了，因为x是当前输出的最优解，为了让它成为下一层的最优解也就是希望咱们的输出H(x)=x的话，是不是只要让F(x)=0就行了，只用小小的更新F(x)部分的权重值，不用像一般的卷积层一样大动干戈。

从ResNet网络结构图中可以看出50层以下的和50层以上的ResNet有明显差别，差别就在于残差（residual）结构，50层以上采用BottleNeck(瓶颈，因为非常像瓶颈)：

(有木有觉得我的图画得非常形象，hahahah)

可以通过下面这个图更加直观的理解Bottleneck：

3.最大池化下采样（Downsampling）

还是以34层的ResNet为例：

图中的有向曲线称为shotcut（捷径）或者skip connection，为啥会有虚实之分呢？
之所以有虚线是因为主分支（主分支的每一层都有预期的Size,如下图）与shortcut的输出特征矩阵shape必须相同，所以需要通过最大池化下采样对原输入进行改变。

图中我用黄色虚线分开了50层以下和50层以上的，是因为它们的网络结构又有所不同，这里的具体不同之处就是shortcut的虚实线：

• 50层以下只分别在Conv3、Conv4、Con5的第一个shortcut进行了最大池化下采样，因为Conv2的shortcut的输入和主分支的输出矩阵shape是一样的。
• 50层及以上的相比前者，在Conv2的第一个shortcut就进行了最大池化下采样，因为主分支的输出矩阵维度为256，而shortcut的输入矩阵维度为64.

总之，一句话，就是必须保证主分支和shortcut的输出矩阵的宽、高、维度必须一样，因为这样才能对两个矩阵进行相加！

四、基于keras实现ResNet-18代码

from keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Dense, Flatten,\
    MaxPooling2D, AveragePooling2D, ZeroPadding2D, Input, add
from keras.models import Model
from keras.utils import plot_model
from keras.metrics import top_k_categorical_accuracy

def conv_block(inputs, 
        neuron_num, 
        kernel_size,  
        use_bias, 
        padding= 'same',
        strides= (1, 1),
        with_conv_short_cut = False):
    conv1 = Conv2D(
        neuron_num,
        kernel_size = kernel_size,
        activation= 'relu',
        strides= strides,
        use_bias= use_bias,
        padding= padding
    )(inputs)
    conv1 = BatchNormalization(axis = 1)(conv1)

    conv2 = Conv2D(
        neuron_num,
        kernel_size= kernel_size,
        activation= 'relu',
        use_bias= use_bias,
        padding= padding)(conv1)
    conv2 = BatchNormalization(axis = 1)(conv2)

    if with_conv_short_cut:
        inputs = Conv2D(
            neuron_num, 
            kernel_size= kernel_size,
            strides= strides,
            use_bias= use_bias,
            padding= padding
            )(inputs)
        return add([inputs, conv2])

    else:
        return add([inputs, conv2])

inputs = Input(shape= [224, 224, 3])
x = ZeroPadding2D((3, 3))(inputs)

# Define the converlutional block 1
x = Conv2D(64, kernel_size= (7, 7), strides= (2, 2), padding= 'valid')(x)
x = BatchNormalization(axis= 1)(x)
x = MaxPooling2D(pool_size= (3, 3), strides= (2, 2), padding= 'same')(x)

# Define the converlutional block 2
x = conv_block(x, neuron_num= 64, kernel_size= (3, 3), use_bias= True)
x = conv_block(x, neuron_num= 64, kernel_size= (3, 3), use_bias= True)
x = conv_block(x, neuron_num= 64, kernel_size= (3, 3), use_bias= True)

# Define the converlutional block 3
x = conv_block(x, neuron_num= 128, kernel_size= (3, 3), use_bias= True, strides= (2, 2), with_conv_short_cut= True)
x = conv_block(x, neuron_num= 128, kernel_size= (3, 3), use_bias= True)
x = conv_block(x, neuron_num= 128, kernel_size= (3, 3), use_bias= True)

# Define the converlutional block 4
x = conv_block(x, neuron_num= 256, kernel_size= (3, 3), use_bias= True, strides= (2, 2), with_conv_short_cut= True)
x = conv_block(x, neuron_num= 256, kernel_size= (3, 3), use_bias= True)
x = conv_block(x, neuron_num= 256, kernel_size= (3, 3), use_bias= True)
x = conv_block(x, neuron_num= 256, kernel_size= (3, 3), use_bias= True)
x = conv_block(x, neuron_num= 256, kernel_size= (3, 3), use_bias= True)
x = conv_block(x, neuron_num= 256, kernel_size= (3, 3), use_bias= True)

# Define the converltional block 5
x = conv_block(x, neuron_num= 512, kernel_size= (3, 3), use_bias= True, strides= (2, 2), with_conv_short_cut= True)
x = conv_block(x, neuron_num= 512, kernel_size= (3, 3), use_bias= True)
x = conv_block(x, neuron_num= 512, kernel_size= (3, 3), use_bias= True)
x = AveragePooling2D(pool_size=(7, 7))(x)
x = Flatten()(x)
x = Dense(8, activation='softmax')(x)

model = Model(inputs= inputs, outputs= x)
# Print the detail of the model
model.summary()
# compile the model 
model.compile(optimizer='adam', 
        loss='categorical_crossentropy', 
        metrics=['acc',top_k_categorical_accuracy])
plot_model(model, to_file= 'C:/Users/12394/PycharmProjects/Keras/model_ResNet-34.png')

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五、小结

在深度残差网络的设计中通常都是一种“力求简洁”的设计方式，只是单纯加深网络，所有的卷积层几乎都采用3x3 的卷积核，而且绝不在隐藏层中设计任何的全连接层，也不会在训练的过程中考虑使用任何的 DropOut 机制。

到目前为止，在图像分类（ image classification ）、对象检测（ object detection ）、语义分割（ semantic segmentation ）等领域的应用中，深度残差网络都表现出了良好的效果。

参考资料

《Deep Residual Learning for Image Recognition》
代码参考：Keras大法（9）——实现ResNet-34模型