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论文地址：Deep Residual Learning for Image Recognition

参考译文地址：http://blog.csdn.net/wspba/article/details/57074389

<深度残差网络学习对于图像识别领域的作用>

摘要

越深的神经网络训练起来越困难。本文展示了一种残差学习框架，能够简化使那些非常深的网络的训练，该框架使得层能根据其输入来学习残差函数而非原始函数（unreferenced functions）。本文提供了全面的依据表明，这些残差网络的优化更简单，而且能由更深的层来获得更高的准确率。本文在ImageNet数据集上使用了一个152层深的网络来评估我们的残差网络，虽然它相当于8倍深的VGG网络，但是在本文的框架中仍然只具有很低的复杂度。这些残差网络的一个组合模型（ensemble）在ImageNet测试集上的错误率仅为 3.57%。这个结果在2015年的ILSVRC分类任务上获得了第一名的成绩。我们在CIFAR-10上对100层和1000层的残差网络也进行了分析。

表达的深度在很多视觉识别任务中具有非常核心的重要性。仅仅由于我们相当深的表达，便在COCO目标检测数据集上获得了 28% 的相对提升。 深度残差网络是我们参加ILSVRC & COCO 2015 竞赛上所使用模型的基础，并且我们在ImageNet检测、ImageNet定位、COCO检测以及COCO分割上均获得了第一名的成绩。

介绍

深度卷积神经网络在图像分类领域取得了一系列的突破 。 深度网络很好的将一个端到端的多层模型中的低/中/高级特征以及分类器整合起来，特征的等级可以通过所堆叠层的数量（深度）来丰富。最近有结果显示，模型的深度发挥着至关重要的作用，这样导致了ImageNet竞赛的参赛模型都趋向于“非常深”——16 层 到30层 。许多其它的视觉识别任务的都得益于非常深的模型。

在深度的重要性的驱使下，出现了一个新的问题：训练一个更好的网络是否和堆叠更多的层一样简单呢？解决这一问题的障碍便是困扰人们很久的梯度消失/梯度爆炸，这从一开始便阻碍了模型的收敛。归一初始化（normalized initialization）和中间归一化（intermediate normalization）在很大程度上解决了这一问题，它使得数十层的网络在反向传播的随机梯度下降（SGD）上能够收敛。

当深层网络能够收敛时，一个退化问题又出现了：随着网络深度的增加，准确率达到饱和（不足为奇）然后迅速退化。意外的是，这种退化并不是由过拟合造成的，并且在一个合理的深度模型中增加更多的层却导致了更高的错误率，我们的实验也证明了这点。Fig.1展示了一个典型的例子

Fig.1 20层和56层的“plain”网络在CIFAR-10上的训练错误率（左）和测试错误率（右）。越深的网络在训练和测试上都具有越高的错误率。

退化的出现（训练准确率）表明了并非所有的系统都是很容易优化的。让我们来比较一个浅层的框架和它的深层版本。对于更深的模型，这有一种通过构建的解决方案：恒等映射（identity mapping）来构建增加的层，而其它层直接从浅层模型中复制而来。这个构建的解决方案也表明了，一个更深的模型不应当产生比它的浅层版本更高的训练错误率。实验表明，我们目前无法找到一个与这种构建的解决方案相当或者更好的方案（或者说无法在可行的时间内实现）。

本文中，我们提出了一种深度残差学习框架来解决这个退化问题。我们明确的让这些层来拟合残差映射（residual mapping），而不是让每一个堆叠的层直接来拟合所需的底层映射（desired underlying mapping）。假设所需的底层映射为 H(x)，我们让堆叠的非线性层来拟合另一个映射： F(x):=H(x)−x。 因此原来的映射转化为： F(x)+x。我们推断残差映射比原始未参考的映射（unreferenced mapping）更容易优化。在极端的情况下，如果某个恒等映射是最优的，那么将残差变为0 比用非线性层的堆叠来拟合恒等映射更简单。

公式 F(x)+x 可以通过前馈神经网络的“shortcut连接”来实现(Fig.2)。Shortcut连接就是跳过一个或者多个层。在我们的例子中，shortcut 连接只是简单的执行恒等映射，再将它们的输出和堆叠层的输出叠加在一起(Fig.2)。恒等的shortcut连接并不增加额外的参数和计算复杂度。完整的网络仍然能通过端到端的SGD反向传播进行训练，并且能够简单的通过公共库（例如，Caffe）来实现而无需修改求解器（solvers）。本文通过在imagenet上的实现证明了两件事：

模型容易优化
通过增加深度可以显著的看到模型准确率的提升