举个例子，假设已经有了一个最优化的网络结构，是18层。当我们设计网络结构的时候，我们并不知道具体多少层次的网络是最优化的网络结构，假设设计了34层网络结构。那么多出来的16层其实是冗余的，我们希望训练网络的过程中，模型能够自己训练这五层为恒等映射，也就是经过这层时的输入与输出完全一样。但是往往模型很难将这16层恒等映射的参数学习正确，那么就一定会不比最优化的18层网络结构性能好，这就是随着网络深度增加，模型会产生退化现象。它不是由过拟合产生的，而是由冗余的网络层学习了不是恒等映射的参数造成的。

二、ResNets 残差网络

ResNet使用了一个新的思想，ResNet的思想是假设我们涉及一个网络层，存在最优化的网络层次，那么往往我们设计的深层次网络是有很多网络层为冗余层的。那么我们希望这些冗余层能够完成恒等映射，保证经过该恒等层的输入和输出完全相同。具体哪些层是恒等层，这个会有网络训练的时候自己判断出来。

可以看到X是这一层残差块的输入，也称作F(x)为残差，x为输入值，F（X）是经过第一层线性变化并激活后的输出，该图表示在残差网络中，第二层进行线性变化之后激活之前，F(x)加入了这一层输入值X，然后再进行激活后输出。在第二层输出值激活前加入X，这条路径称作shortcut连接。

三、网络架构

1）普通网络(Plain Network)

2) 残差网络

把它变成ResNet的方法是加上所有跳跃连接，每两层增加一个捷径，构成一个残差块。如图所示，5个残差块连接在一起构成一个残差网络。

3）对比分析

　　如果我们使用标准优化算法训练一个普通网络，比如说梯度下降法，或者其它热门的优化算法。如果没有残差，没有这些捷径或者跳跃连接，凭经验你会发现随着网络深度的加深，训练错误会先减少，然后增多。而理论上，随着网络深度的加深，应该训练得越来越好才对。也就是说，理论上网络深度越深越好。但实际上，如果没有残差网络，对于一个普通网络来说，深度越深意味着用优化算法越难训练。实际上，随着网络深度的加深，训练错误会越来越多。

但有了ResNets就不一样了，即使网络再深，训练的表现却不错，比如说训练误差减少，就算是训练深达100层的网络也不例外。有人甚至在1000多层的神经网络中做过实验，这样就让我们在训练更深网络的同时，又能保证良好的性能。也许从另外一个角度来看，随着网络越深，网络连接会变得臃肿，但是ResNet确实在训练深度网络方面非常有效。

四、解决问题

1）为什么可以解决梯度消失？

ResNet最终更新某一个节点的参数时，由于h(x)=F(x)+x，使得链式求导后的结果如图所示，不管括号内右边部分的求导参数有多小，因为左边的1的存在，并且将原来的链式求导中的连乘变成了连加状态，都能保证该节点参数更新不会发生梯度消失或梯度爆炸现象。

2）为什么可以解决网络退化问题？

我们发现，假设该层是冗余的，在引入ResNet之前，我们想让该层学习到的参数能够满足h(x)=x，即输入是x，经过该冗余层后，输出仍然为x。但是可以看见，要想学习h(x)=x恒等映射时的这层参数时比较困难的。ResNet想到避免去学习该层恒等映射的参数，使用了如上图的结构，让h(x)=F(x)+x;这里的F(x)我们称作残差项，我们发现，要想让该冗余层能够恒等映射，我们只需要学习F(x)=0。学习F(x)=0比学习h(x)=x要简单，因为一般每层网络中的参数初始化偏向于0，这样在相比于更新该网络层的参数来学习h(x)=x，该冗余层学习F(x)=0的更新参数能够更快收敛，如图所示：

假设该曾网络只经过线性变换，没有bias也没有激活函数。我们发现因为随机初始化权重一般偏向于0，那么经过该网络的输出值为[0.6 0.6]，很明显会更接近与[0 0]，而不是[2 1]，相比与学习h(x)=x，模型要更快到学习F(x)=0。并且ReLU能够将负数激活为0，过滤了负数的线性变化，也能够更快的使得F(x)=0。这样当网络自己决定哪些网络层为冗余层时，使用ResNet的网络很大程度上解决了学习恒等映射的问题，用学习残差F(x)=0更新该冗余层的参数来代替学习h(x)=x更新冗余层的参数。

这样当网络自行决定了哪些层为冗余层后，通过学习残差F(x)=0来让该层网络恒等映射上一层的输入，使得有了这些冗余层的网络效果与没有这些冗余层的网络效果相同，这样很大程度上解决了网络的退化问题

原文：https://www.cnblogs.com/gczr/p/10127723.html

标签：Network,skip,网络,残差,ResNet,参数,恒等,冗余
来源： https://blog.csdn.net/weixin_43135178/article/details/115447031