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Residual Networks

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。

目录 
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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,只要网络不训飞(也就是最早在LSTM中提出的vanishing/exploding problem),而且不过拟合, 那应该是越深越好。

但是有这么个情况,网络加深了, accuracy却下降了,称这种情况为degradation。如下图所示(详见[1]): 


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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,在不过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说明不是所有网络都那么容易优化,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

其实本文想法和Highway networks(Jurgen Schmidhuber的文章)非常相似, 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,如下公式所示: 


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,就比如上面Highway networks里从x直接到y的连接。其实早在googleNet的inception层中就有这种表示: 


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Residual Networks一文中,作者将Highway network中的含参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: 
如果能用几层网络去逼近一个复杂的非线性映射H(x),那么同样可以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:

xHighway NetworkResidual Network评论
gate参数 有参数变量WT 没参数,定死的, 方便和没有residual的网络比较 算不上优势,参数少又data-independent,结果肯定不会是最优的,文章实验部分也对比了效果,确实是带参数的error更小,但是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



所以说这个比较还是比较牵强。。anyway,人家讲个故事也是不容易了。 


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

  1. 图片resize:短边长random.randint(256,480)
  2. 裁剪:224*224随机采样,含水平翻转
  3. 减均值
  4. 标准颜色扩充[2]
  5. conv和activation间加batch normalization[3] 
    帮助解决vanishing/exploding问题
  6. minibatch-size:256
  7. learning-rate: 初始0.1, error平了lr就除以10
  8. weight decay:0.0001
  9. momentum:0.9
  10. 没用dropout[3]

其实看下来都是挺常规的方法。



3. 实验结果

  1. 34层与18层网络比较: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

  2. Residual function的设置: 
    A)在H(x)与x维度不同时, 用0充填补足 
    B) 在H(x)与x维度不同时, 带WT 
    C)任何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

Residual Networks