【论文笔记】ResNet深度残差网络

【深度学习】总目录

深度残差网络（ResNet）由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑提出。研究动机是为了解决深度网络的退化问题，不同于过去的网络是通过学习去拟合一个分布，ResNet通过学习去拟合相对于上一层输出的残差。实验表明，ResNet能够通过增加深度来提升性能，而且易于优化，参数量更少，在许多常用数据集上有非常优秀的表现。ResNet 在2015 年的ILSVRC中取得了冠军。

论文链接：ResNet Deep Residual Learning for Image Recognition

1 Motivation

深度卷积网络整合了特征层和分类层进行端到端的训练，堆叠的层数越多，提取的特征越丰富。许多非凡的视觉识别任务都得益于非常深（16-30层）的网络。堆叠的层数越多网络学习的效果越好吗？并不是，如下图所示，56层的网络再训练集和测试集上的表现都不如20层的网络。

• 梯度消失/爆炸会影响梯度的收敛。但是，权重的初始化，以及中间的归一化层已经很大程度上解决了梯度问题，使得网络能够收敛。这种退化不是梯度消失/爆炸导致的。
• 过拟合是训练误差很小，而测试误差很大，这种退化也不是过拟合导致的。

对于退化问题，既然浅层网络的性能优于深度网络，那么不妨做这样的一个假设：有一个浅层网络和一个对应的深层网络，深层网络就是在浅层网络后面多加了几层。深层网络的效果是不应该比浅层的差的，当前面的层是已经学好的浅层网络，而添加的层都是恒等映射。但是，事实证明找不到这样一个看上去比较优的解。即实际上较深模型后面添加的不是恒等映射，而是一些非线性层。因此，退化问题也表明了：通过多个非线性层来近似恒等映射可能是困难的。

2 Architectural Details

Residual Learning

论文引入深度残差学习框架来解决网络退化问题。让新堆叠的层直接拟合残差取代拟合底层映射，用H(x)表示所需的底层映射，利用堆叠的非线性层拟合F(x)=H(x)-x，原始映射将被重铸为F(x)+x。当输入已经足够好，残差块输出为0。这种恒等映射可以被看作是神经网络的shortcut，它不会增加参数和计算复杂度，用常规的库就可以简单地实现。

残差结构比正常的结构多了右侧的曲线，这个曲线也叫作shortcut connection，通过跳接在激活函数前，将上一层（或几层）的输出与本层输出相加，将求和的结果输入到激活函数作为本层的输出。

Identity vs. Projection Shortcuts.

短接有三种方法（A）升维时补零填充，所有的短接都不会增加参数（B）升维时利用1×1的卷积投影，维度相同时使用Identity （C) 所有短接都用投影

从上图可以看出，C的效果最好，我们将其归因于额外的参数。A/B/C的微小不同表明了，投影并不是解决网络退化问题的关键，因此为了减少计算复杂度和模型的尺寸，我们不用C，用B。

Deeper Bottleneck Architectures.

对于更深的网络，我们引入bottleneck的设计。下图左边为34-layer网络的一个block，右边为bottleneck block。当输入为m×m×256，像左边一样做两个3×3的卷积，计算复杂度为64-d时的16倍，计算量为m×m×256×3×3×256×2。而先利用1×1的卷积降维再做一个3×3的卷积，再升维，计算量为m×m×256×1×1×64+m×m×64×3×3×64+m×m×64×1×1×256，和之前的64-d的计算量差不多。因为bottleneck的设计，50-layer的网络，虽然通道数增加了4倍，但是计算量差不多。

3 ResNet网络架构

左边为Plain Networks，遵循两个设计原则：（1）每个block内filter个数不变（不同颜色表示不同的block） （2）feature map大小减半时，filter个数加倍。VGG中用池化下采样，我们用步长为2的卷积执行下采样，同时用全局平均池化代替全连接（更少的参数量和计算量，防止过拟合），最后接softmax。

右边为残差网络，在Plain Networks的基础上增加shortcut。当输入和输出维度一样时，可以直接相加。当维度增加（残差分支出现下采样）时，（A）对多出来的通道补零填充（B）利用1×1的卷积升维。不管采取哪种方案，第一个卷积用的都是步长为2的卷积。

从上图可以看出：

• 粗的线条时验证集上的，细的线条是训练集误差。一开始训练集的误差要比验证集上大，因为做了一些数据增强，噪声比较大。
• 有残差的网络收敛要快一些。
• 没有残差的网络，18-layer的误差比34-layer少，而有残差的网络，34-layer的误差小于18-layer。

事实证明：（1）深度残差网络易于优化，而对应的plain网络随着网络的加深错误率增加。（2）深度残差网络随着深度增加准确率也会增加。

为什么ResNet训的动，训的快？

假设原始网络输出为g(x)，在此基础上再加一些层，输出变为f(g(x))，对它进行求导df(g(x))/dx=df(g(x))/dg(x)·dg(x))/dx。新加的层数越多，矩阵的乘法就越多，因为梯度比较小，乘来乘去就变为0了，也就是梯度消失。但是如果加了ResNet，此时输出为f(g(x))+g(x)，对它进行求导df(g(x))/dx+dg(x))/dx，df(g(x))/dx很小没有关系，来自浅层网络的dg(x))/dx相对来说会大一些。

4 代码

Block实现

class BasicBlock(nn.Module):
    scale = 1

    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, downsample=False):
        super(BasicBlock, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels,
                               kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        # -------------------------------------------------------------------------------
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=out_channels, out_channels=out_channels,
                               kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        # -------------------------------------------------------------------------------
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels,
                              kernel_size=1, stride=2, bias=False)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.downsample = downsample

    def forward(self, x):
        identity = x
        if self.downsample:
            identity = self.conv(x)
        x = self.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        x = self.bn2(self.conv2(x))
        x = x + identity
        return self.relu(x)

18层和34层的ResNet用的普通的block：

• 当输入层数和输出层数不一样时，要对右边的shortcut进行1×1卷积的升维（下采样），在conv3_x，conv4_x，con5_x的第一个block都需要进行升维
• 升维后不需要relu，但需要bn层
• 在每个block内通道数不会改变，所以scale为1
• 卷积后都有bn层，所以bias=False

Bottleneck实现

class Bottleneck(nn.Module):
    scale = 4

    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, downsample=False):
        super(Bottleneck, self).__init__()

        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels,
                               kernel_size=1, stride=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        # ------------------------------------------------------------------------
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=out_channels, out_channels=out_channels,
                               kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        # ------------------------------------------------------------------------
        self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=out_channels, out_channels=out_channels * self.scale,
                               kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_channels * self.scale)
        # -------------------------------------------------------------------------
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels * self.scale,
                              kernel_size=1, stride=stride, bias=False)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels * self.scale)
        self.downsample = downsample
        # -------------------------------------------------------------------------
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)

    def forward(self, x):
        identity = x
        if self.downsample:
            identity = self.conv(x)
        x = self.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        x = self.relu(self.bn2(self.conv2(x)))
        x = self.bn3(self.conv3(x))
        x = x + identity
        return x

• 每个block的第一个卷积核的个数和最后卷积核的个数都相差四倍，scale=4
• 在conv3_x，conv4_x，con5_x的第一个block都需要下采样，因此在block中的第二个卷积中stride=2
• 在虚线残差结构的主分支上，第一个1x1卷积层的步距是2，第二个3x3卷积层步距是1。但在pytorch官方实现过程中是第一个1x1卷积层的步距是1，第二个3x3卷积层步距是2，这么做的好处是能够在top1上提升大概0.5%的准确率。

Block重复叠加

    def make_layers(self, block, block_number, channels, stride):
        layers = []
        downsample = False
        if self.inchannels != channels * block.scale:
            downsample = True
        layers.append(block(self.inchannels, channels, stride, downsample))
        for i in range(1, block_number):
            layers.append(block(channels * block.scale, channels, 1, False))
        self.inchannels = channels * block.scale
        return nn.Sequential(*layers)

block：在ResNet18中用BasicBlock，在ResNet18中用Bottleneck

block_number：block重复的次数

channels：每个block中第一个卷积核的个数，channels*scale就是该block的输出通道数

stride：在conv2_x的stride为1，其余都为2

5 迁移学习

1. 下载预训练模型

import torchvision.models.resnet，点击resnet进入，链接如下

model_urls = {
    'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-f37072fd.pth',
    'resnet34': 'https://download.pytorch.org/models/resnet34-b627a593.pth',
    'resnet50': 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-0676ba61.pth',
    'resnet101': 'https://download.pytorch.org/models/resnet101-63fe2227.pth',
    'resnet152': 'https://download.pytorch.org/models/resnet152-394f9c45.pth',
    'resnext50_32x4d': 'https://download.pytorch.org/models/resnext50_32x4d-7cdf4587.pth',
    'resnext101_32x8d': 'https://download.pytorch.org/models/resnext101_32x8d-8ba56ff5.pth',
    'wide_resnet50_2': 'https://download.pytorch.org/models/wide_resnet50_2-95faca4d.pth',
    'wide_resnet101_2': 'https://download.pytorch.org/models/wide_resnet101_2-32ee1156.pth',
}

2.读取预训练模型，将全连接层的输出改为想要的类别数

    model = resnet34()
    model.load_state_dict(torch.load("resnet34-b627a593.pth"),strict=False)
    inchannel = model.fc.in_features
    model.fc = nn.Linear(inchannel,2)