Residual Networks <2015 ICCV, ImageNet 图像分类Top1>

本文介绍一下2015 ImageNet中分类任务的冠军——MSRA何凯明团队的Residual Networks。实际上。MSRA是今年Imagenet的大赢家。不单在分类任务，MSRA还用residual networks赢了 ImageNet的detection, localization, 以及COCO数据集上的detection和segmentation, 那本文就简单分析下Residual Networks。

文件夹

————————————

1. Motivation

2. 网络结构

3. 实验结果

4. 重要reference

1. Motivation

作者首先抛出了这个问题，深度神经网络是不是越深越好。

照我们一般的经验，仅仅要网络不训飞（也就是最早在LSTM中提出的vanishing/exploding problem），并且只是拟合，那应该是越深越好。

可是有这么个情况，网络加深了， accuracy却下降了，称这样的情况为degradation。例如以下图所看到的(详见[1])：

Cifar-10 上的training/testing error. 网络从20层加到56层。error却上升了。

按理说我们有一个shallow net，在只是拟合的情况下再往深加几层怎么说也不会比shallow的结果差，所以degradation说明不是全部网络都那么easy优化。这篇文章的motivation就是通过“deep residual network“解决degradation问题。

2. 网络结构

Shortcut Connections

事实上本文想法和Highway networks（Jurgen Schmidhuber的文章）很类似，就连要解决的问题（degradation）都一样。Highway networks一文借用LSTM中gate的概念，除了正常的非线性映射H（x, Wh）外，还设置了一条从x直接到y的通路，以T(x, Wt)作为gate来把握两者之间的权重。例如以下公式所看到的：

y=H(x,WH)⋅T(x,WT)+x⋅(1−T(x,WT))

shortcut原意指捷径。在这里就表示越层连接，就比方上面Highway networks里从x直接到y的连接。

事实上早在googleNet的inception层中就有这样的表示：

Residual Networks一文中，作者将Highway network中的含參加权连接变为固定加权连接。即

y=H(x,WH)⋅WT+x

Residual Learning

至此。我们一直没有提及residual networks中residual的含义。

那这个“残差“指什么呢？我们想：

假设能用几层网络去逼近一个复杂的非线性映射H(x)，那么相同能够用这几层网络去逼近它的residual function：F(x)=H(x)−x，但我们“猜想“优化residual mapping要比直接优化H(x)简单。

推荐读者们还是看一下本文最后列出的这篇reference paper。本文中作者说与Highway network相比的优势在于：

x	Highway Network	Residual Network	评论
gate參数	有參数变量WT	没參数，定死的, 方便和没有residual的网络比較	算不上优势，參数少又data-independent。结果肯定不会是最优的，文章实验部分也对照了效果，确实是带參数的error更小，可是WT这个变量与解决degradation问题无关
关门？	有可能关门(T(x,WT)=0）	不会关门	T(x,WT)∈[0,1], 但一般不会为0

所以说这个比較还是比較牵强。。anyway。人家讲个故事也是不easy了。

34层 residual network

网络构建思路：基本保持各层complexity不变，也就是哪层down－sampling了，就把filter数＊2，网络太大，此处不贴了，大家看paper去吧。 paper中画了一个34层全卷积网络。没有了后面的几层fc，难怪说152层的网络比16-19层VGG的计算量还低。

这里再讲下文章中讲实现部分的 tricks：

图片resize：短边长random.randint(256,480)
裁剪：224＊224随机採样，含水平翻转
减均值
标准颜色扩充[2]
conv和activation间加batch normalization[3]

帮助解决vanishing/exploding问题
minibatch-size:256
learning-rate: 初始0.1, error平了lr就除以10
weight decay：0.0001
momentum：0.9
没用dropout[3]

事实上看下来都是挺常规的方法。

3. 实验结果

34层与18层网络比較：训练过程中，

34层plain net（不带residual function）比18层plain net的error大

34层residual net（不带residual function）比18层residual net的error小。更比34层plain net小了3.5%(top1)

18层residual net比18层plain net收敛快
Residual function的设置：

A）在H(x)与x维度不同一时候。用0充填补足

B）在H(x)与x维度不同一时候。带WT

C）不论什么shortcut都带WT

loss效果： A>B>C

4. 重要reference

[1]. Highway Networks

[2]. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

[3]. Batch Normalization

[4]. VGG