经典神经网络——ResNet模型论文详解及代码复现

论文地址： Deep Residual Learning for Image Recognition (thecvf.com)

PyTorch官方代码实现： vision/torchvision/models/resnet.py at main · pytorch/vision (github.com)

B站讲解： 【精读AI论文】ResNet深度残差网络_哔哩哔哩_bilibili

一、背景

ResNet是何凯明等人在2015年提出的模型，获得了CVPR最佳论文奖，在ILSVRC和COCO上的比赛成绩：（以下比赛项目都是第一）

1. ImageNet Classification
2. ImageNet Detection
3. ImageNet Localization
4. COCO Detection
5. COCO Segmentation

Resnet，被誉为撑起计算机视觉半边天的文章，重要性不言而喻，另外，文章作者何凯明，在2022年AI 2000人工智能最具影响力学者排行里排名第一：

深度学习的发展从LeNet到AlexNet，再到VGGNet和GoogLeNet，网络的深度在不断加深，经验表明，网络深度有着至关重要的影响，层数深的网络可以提取出图片的低层、中层和高层特征。 通常来说，在同等条件下，网络越深，性能越好（暂且这样认为）。但当网络足够深时，仅仅在后面继续堆叠更多层会带来很多问题：

第一个问题就是梯度爆炸 / 消失（vanishing / exploding gradients），这可以通过BN和更好的网络初始化解决；

第二个问题就是退化（degradation） 问题，即当网络层数多得饱和了，加更多层进去会导致优化困难、且训练误差和预测误差更大了，注意这里误差更大并不是由过拟合导致的（后面实验细节部分会解释）。resnet的出现，解决了这个问题，模型可以轻易堆叠到几十层上百层（一千层的都有）。

那么，接下来就来看看这个网络是如何解决问题的吧。

二、论文解读

1、ResNet网络是什么

ResNet（Residual Network）是一种深度神经网络模型，也被称为残差网络。它通过引入残差块（Residual Building Block）来解决深层神经网络训练过程中的梯度消失问题。

在ResNet中，网络的输出由两部分组成：

恒等映射（identity mapping）和残差映射（residual mapping）。恒等映射指的是将输入直接传递到下一层，而残差映射则是对输入进行一些非线性变换后再进行传递。这种设计使得网络能够更好地学习残差信息，从而让网络变得更加深层。

ResNet的关键创新点：

在于引入了shortcut connections，即跳过一层或多层的连接。这些连接使得信息能够更加顺畅地传递，避免梯度在传播过程中消失。通过这种方式，ResNet可以训练非常深的网络，而不会出现性能下降的问题。

它添加了一个短路连接到第二层激活函数之前。那么激活函数的输入就由原来的输出H(x)=F(x)变为了H(x)=F(x)+x。在RestNet中，这种输出=输入的操作成为恒等映射。那么，上图中的identity其实功能也是恒等映射。

那么这么做的好处是什么呢？

在深度神经网络中，随着训练过程中反向传播权重参数的更新，网络中某些卷积层已经达到最优解了，其实此时这些层的输入输出都是一样的，已经没有训练的必要。但实际训练过程中，我们是很难将权重参数训练为绝对0误差的，但是这种情况已经是最优解了，其实对这些层的训练过程是可以抛弃的，即此时可以设F(x)=0，那么这时的输出为H(x)=x就是最优输出。

在传统平原网络中，即未加入identity之前，如果网络训练已经达到最优解了，那么随着网络继续训练、权重参数的更新，有可能将已经达到最优解的权重参数继续更新为误差更多的值。但随着identity的加入，在达到最优解的时候直接通过F(x)=x,那么权重参数可以达到至少不会比之前训练效果差的目的，并且可以加快网络收敛。

2、ResNets为什么能构建如此深的网络？

深度学习对于网络深度遇到的主要问题是梯度消失和梯度爆炸，传统对应的解决方案则是数据的初始化(normlized initializatiton)和（batch normlization）正则化，但是这样虽然解决了梯度的问题，深度加深了，却带来了另外的问题，就是网络性能的退化问题，深度加深了，错误率却上升了，而残差用来设计解决退化问题，其同时也解决了梯度问题，更使得网络的性能也提升了。

3、为什么能够解决梯度消失的问题？

首先看核心公式：

①式为恒等映射函数h(·)和残差函数F(·)之和，即：对第l层的输入x计算残差，再和x的恒等映射加起来，记作y；

②式表示对y进行激活，得到第l层的输出（也就是第l+1层的输入）；③式是对①和②的整理，可以用一个式子统一起来书写。

上面的公式是针对相邻两层的情况，那么对于任意深的单元L和任意浅的单元l有：

该式表示第L层的输入等于第l层的输出加上第l层到第L-1层的残差和，那么在优化的时候，只需要拟合残差项（后面的∑(·)），使之尽可能为0，就能实现第L层和第l层恒等，从而做到信息不丢失。为什么需要拟合残差呢？我个人的理解是：第L层和第l层之间的每一个部分，都会对当前造成影响，有些地方是不好的残差，那么优化方向可能会被带偏，起到反作用。

假如损失函数为ε，在反向传播时，对上面的式子求偏导，得到：

可以看到，左边蓝框框里的项没有权重信息，意味着反向传播的时候，信息能够从第L层直接传递到第l层，而无需经过权重，这就保证了信息的完整性。右边蓝框框里是1+▲是防止梯度消失的关键，因为目前大多用的是批量梯度下降算法，每次是把一个批量（batch）的样本送进去计算，那么不可能所有批量计算偏导的结果都为-1，从而1+▲在大部分情况下不会为0，因此即便某个批量计算的权重很小，都不会发生梯度消失。

4、为什么能够加快收敛速度？

实际上还是可以从上面的偏导公式来解释，在计算batch的梯度时，大多数情况可以获得一个较大的梯度值（因为有一个1在那里），从而可以大步向前走，更快地找到最优值。

另外，在整个模型中，浅层网络提取到的是低级特征，深层网络提取到的是复杂特征，如果没有恒等映射连接，那么最后是利用复杂特征进行拟合，从而比较费时，加入恒等映射，相当于保留了一部分低级特征用来判断。

理论方面讲完了，现在看看网络架构是什么样的：

以50-layer为例，也就是后面将要实现的resnet_50，可以看到总共有6个模块，分别是：conv1、conv2_x、conv3_x、conv4_x、conv5_x、fc。

conv1主要是对原始输入图像进行第一波卷积，把输入图像从224缩小为112（这里的224和112指图像的长宽，后面同理）；conv2/3/4/5_x是4个卷积模块，每个模块包含了多个由3个卷积层组成的小模块，例如，对于conv3_x这个模块来说，包含了4个小模块（右边有一个×4），每个小模块包含了3个卷积层。

三、ResNet使用PyTorch框架实现

kaggle项目地址：ResNet | Kaggle

import torch
from torch import nn
import sys
sys.path.append("../input/d2ld2l")
import d2l
from d2l.torch import load_data_fashion_mnist
from d2l.torch import train_ch6
from d2l.torch import try_gpu
from torch.nn import functional as F

class Residual(nn.Module):
    def __init__(self,in_channes,out_channes,use_1x1_conv=False,stride = 1):
        super().__init__()
        if use_1x1_conv:
            self.res = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(in_channes,out_channes,kernel_size=1,stride=stride)
            )
        else:
            self.res = nn.Sequential()
        self.model =nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channes,out_channes,kernel_size=3,padding=1,stride=stride),
            nn.BatchNorm2d(out_channes),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(out_channes,out_channes,kernel_size=3,padding=1),
            nn.BatchNorm2d(out_channes)
        )

    def forward(self,x):
        ret = self.model(x)
        ret = ret+self.res(x)
        return F.relu(ret)

def get_residual_block(num_res,in_channels,out_channels,down_first = False):
    blk = []
    for i in range(num_res):
        blk.append(Residual(in_channels,out_channels,i==0 and down_first,1+(i==0 and down_first)))
        in_channels = out_channels
    return blk

in_channels = 1
b1 = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(in_channels,64,kernel_size=7,stride=2,padding=3),
    nn.BatchNorm2d(64),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=3,stride=2,padding=1)
)
b2 = nn.Sequential(*get_residual_block(3,64,64))
b3 = nn.Sequential(*get_residual_block(4,64,128,True))
b4 = nn.Sequential(*get_residual_block(6,128,256,True))
b5 = nn.Sequential(*get_residual_block(3,256,512,True))

resnet = nn.Sequential(b1,b2,b3,b4,b5,
                  nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)),
                  nn.Flatten(),nn.Linear(512,10)
                  )

test = torch.rand((1,1,224,224))
print("test net")
for layer in resnet:
    test = layer(test)
    print(layer.__class__.__name__,"shape:",test.shape)

lr,num_epochs,batch_size = 0.05,10, 128
train_iter,test_iter =load_data_fashion_mnist(batch_size,resize=224)
train_ch6(resnet,train_iter,test_iter,num_epochs,lr,try_gpu())

四、 Resnet50使用keras框架实现

import numpy as np
from keras import layers
from keras.layers import Input, Add, Dense, Activation, ZeroPadding2D, BatchNormalization, Flatten, Conv2D, AveragePooling2D, MaxPooling2D
from keras.models import Model, load_model
from keras.initializers import glorot_uniform

特征块

减少块

def bottleneck_residual_block(X, f, filters, stage, block, reduce=False, s=2):
    """    
    Arguments:
    X -- input tensor of shape (m, height, width, channels)
    f -- integer, specifying the shape of the middle CONV's window for the main path
    filters -- python list of integers, defining the number of filters in the CONV layers of the main path
    stage -- integer, used to name the layers, depending on their position in the network
    block -- string/character, used to name the layers, depending on their position in the network
    
    reduce -- boolean, True = identifies the reduction layer at the beginning of each learning stage
    s -- integer, strides
    
    Returns:
    X -- output of the identity block, tensor of shape (H, W, C)
    """
    
    # defining name basis
    conv_name_base = 'res' + str(stage) + block + '_branch'
    bn_name_base = 'bn' + str(stage) + block + '_branch'
    
    # Retrieve Filters
    F1, F2, F3 = filters
    
    # Save the input value. You'll need this later to add back to the main path. 
    X_shortcut = X
    
    if reduce:
        # if we are to reduce the spatial size, apply a 1x1 CONV layer to the shortcut path
        # to do that, we need both CONV layers to have similar strides 
        X = Conv2D(filters = F1, kernel_size = (1, 1), strides = (s,s), padding = 'valid', name = conv_name_base + '2a', kernel_initializer = glorot_uniform(seed=0))(X)
        X = BatchNormalization(axis = 3, name = bn_name_base + '2a')(X)
        X = Activation('relu')(X)
        
        X_shortcut = Conv2D(filters = F3, kernel_size = (1, 1), strides = (s,s), padding = 'valid', name = conv_name_base + '1',
                        kernel_initializer = glorot_uniform(seed=0))(X_shortcut)
        X_shortcut = BatchNormalization(axis = 3, name = bn_name_base + '1')(X_shortcut)
    else: 
        # First component of main path
        X = Conv2D(filters = F1, kernel_size = (1, 1), strides = (1,1), padding = 'valid', name = conv_name_base + '2a', kernel_initializer = glorot_uniform(seed=0))(X)
        X = BatchNormalization(axis = 3, name = bn_name_base + '2a')(X)
        X = Activation('relu')(X)
    
    # Second component of main path
    X = Conv2D(filters = F2, kernel_size = (f, f), strides = (1,1), padding = 'same', name = conv_name_base + '2b', kernel_initializer = glorot_uniform(seed=0))(X)
    X = BatchNormalization(axis = 3, name = bn_name_base + '2b')(X)
    X = Activation('relu')(X)

    # Third component of main path
    X = Conv2D(filters = F3, kernel_size = (1, 1), strides = (1,1), padding = 'valid', name = conv_name_base + '2c', kernel_initializer = glorot_uniform(seed=0))(X)
    X = BatchNormalization(axis = 3, name = bn_name_base + '2c')(X)

    # Final step: Add shortcut value to main path, and pass it through a RELU activation 
    X = Add()([X, X_shortcut])
    X = Activation('relu')(X)
    
    return X

ResNet50 采用以下架构

def ResNet50(input_shape, classes):
    """
    Arguments:
    input_shape -- tuple shape of the images of the dataset
    classes -- integer, number of classes

    Returns:
    model -- a Model() instance in Keras
    """

    # Define the input as a tensor with shape input_shape
    X_input = Input(input_shape)

    # Stage 1
    X = Conv2D(64, (7, 7), strides=(2, 2), name='conv1', kernel_initializer=glorot_uniform(seed=0))(X_input)
    X = BatchNormalization(axis=3, name='bn_conv1')(X)
    X = Activation('relu')(X)
    X = MaxPooling2D((3, 3), strides=(2, 2))(X)

    # Stage 2
    X = bottleneck_residual_block(X, 3, [64, 64, 256], stage=2, block='a', reduce=True, s=1)
    X = bottleneck_residual_block(X, 3, [64, 64, 256], stage=2, block='b')
    X = bottleneck_residual_block(X, 3, [64, 64, 256], stage=2, block='c')

    # Stage 3 
    X = bottleneck_residual_block(X, 3, [128, 128, 512], stage=3, block='a', reduce=True, s=2)
    X = bottleneck_residual_block(X, 3, [128, 128, 512], stage=3, block='b')
    X = bottleneck_residual_block(X, 3, [128, 128, 512], stage=3, block='c')
    X = bottleneck_residual_block(X, 3, [128, 128, 512], stage=3, block='d')

    # Stage 4 
    X = bottleneck_residual_block(X, 3, [256, 256, 1024], stage=4, block='a', reduce=True, s=2)
    X = bottleneck_residual_block(X, 3, [256, 256, 1024], stage=4, block='b')
    X = bottleneck_residual_block(X, 3, [256, 256, 1024], stage=4, block='c')
    X = bottleneck_residual_block(X, 3, [256, 256, 1024], stage=4, block='d')
    X = bottleneck_residual_block(X, 3, [256, 256, 1024], stage=4, block='e')
    X = bottleneck_residual_block(X, 3, [256, 256, 1024], stage=4, block='f')

    # Stage 5 
    X = bottleneck_residual_block(X, 3, [512, 512, 2048], stage=5, block='a', reduce=True, s=2)
    X = bottleneck_residual_block(X, 3, [512, 512, 2048], stage=5, block='b')
    X = bottleneck_residual_block(X, 3, [512, 512, 2048], stage=5, block='c')

    # AVGPOOL 
    X = AveragePooling2D((1,1), name="avg_pool")(X)

    # output layer
    X = Flatten()(X)
    X = Dense(classes, activation='softmax', name='fc' + str(classes), kernel_initializer = glorot_uniform(seed=0))(X)
    
    # Create the model
    model = Model(inputs = X_input, outputs = X, name='ResNet50')

    return model

model = ResNet50(input_shape = (32,32, 3), classes = 10)
model.summary()

使用 plot_model 可视化网络

安装

• conda install graphviz
• conda install pydotplus

from keras.utils import plot_model

plot_model(model, to_file="images/resnet50.png", show_shapes=True)

参考：

ResNet50学习笔记 （附代码）_resnet中的恒等映射-CSDN博客

【AI】《ResNet》论文解读、代码实现与调试找错_resnet论文地址_Dreamcatcher风的博客-CSDN博客​​​​​​​