近年来，深度学习领域取得了巨大的进步，对于构建更深层次的网络架构以提高模型准确性充满期待。这些技术广泛应用于图像相关的任务，如分类、聚类或合成。虽然深层网络看起来很酷，但它们面临着一个称为退化的问题，这严重影响了模型的准确性。这也导致了梯度消失问题，这使得在反向传播步骤中无法正确更新权重。在反向传播过程中，使用链式法则，每一层的导数在网络中向下传播时会被相乘。如果使用深层网络并有像sigmoid这样的隐藏层，导数会在每一层被缩小到0.25以下。因此，当许多层的导数相乘时，梯度会呈指数级下降，得到一个非常小的值，这对于梯度计算来说是无用的。这促使微软研究院开发了ResNet，它使用跳过连接来避免退化。在本文中，将讨论如何使用Python中的Pytorch框架实现34层ResNet架构的实现。
正如上文所讨论的，下图显示了梯度消失问题。sigmoid函数的导数被缩小到0.25以下，这在更新梯度时丢失了很多信息。
平面网络的问题，如图2所示，看到了具有更深层的平面网络。在左侧，有训练误差和测试误差在右侧。可能会认为这是过拟合的一个案例，但在这里，56层网络的误差百分比在训练和测试数据上都更糟糕，这并不发生在模型过拟合时。这被称为退化。
ResNet-34的架构，如图3所示，最初有一个卷积层，有64个滤波器，核大小为7×7，这是第一次卷积，然后是一个最大池化层。指定了2的步长。接下来，在conv2_x中，有池化层和随后的卷积层。这些层通常成对分组，因为残差连接的方式（箭头显示每两层跳过）。在这里，有2层，核大小为3×3，num_filters为64，所有这些都重复了3次，对应于pool,/2和过滤器128层之间的层，总共6层（一对乘以3）。这2层核大小为3×3，num_filters为128，这些也重复了，但这次是4次。这一直持续到avg_pooling和softmax函数。每次滤波器数量翻倍时，可以看到第一层指定了num_filters/2。
以下是使用Pytorch定义ResNet-34的代码：
class ResNet34(nn.Module):
def __init__(self):
super(ResNet34, self).__init__()
self.block1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=2, stride=2, padding=3, bias=False),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(True)
)
self.block2 = nn.Sequential(
nn.MaxPool2d(1, 1),
ResidualBlock(64, 64),
ResidualBlock(64, 64, 2)
)
self.block3 = nn.Sequential(
ResidualBlock(64, 128),
ResidualBlock(128, 128, 2)
)
self.block4 = nn.Sequential(
ResidualBlock(128, 256),
ResidualBlock(256, 256, 2)
)
self.block5 = nn.Sequential(
ResidualBlock(256, 512),
ResidualBlock(512, 512, 2)
)
self.avgpool = nn.AvgPool2d(2)
self.fc1 = nn.Linear(512, 11)
self.fc2 = nn.Linear(512, 168)
self.fc3 = nn.Linear(512, 7)
def forward(self, x):
x = self.block1(x)
x = self.block2(x)
x = self.block3(x)
x = self.block4(x)
x = self.block5(x)
x = self.avgpool(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x1 = self.fc1(x)
x2 = self.fc2(x)
x3 = self.fc3(x)
return x1, x2, x3
这段代码为提供了ResNet-34模块的完整实现。现在让深入了解每一行代码是如何工作的。为此，让简化之前看到的架构。参考下面的34层图。可以看到，需要在5个区块中实现任何ResNet架构。第一个区块有64个滤波器，步长为2，后面是步长为2的最大池化。架构使用3的填充。由于存在内部协变量偏移，必须通过批量归一化来稳定网络。在最后使用ReLU激活。对于任何架构，第一个区块都是相同的，其余的区块对于不同的层会有所变化，并以特定的模式重复。第一个区块可以这样实现：
nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=2, stride=2, padding=3, bias=False),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(True)
在这里，有一个跳过连接。这是残差网络的主要思想。之前看到的架构图上有跳过连接，用虚线和深色箭头显示。虚线就是在这里做的，因为正在进入一个比之前更大的通道。第二个区块有初始最大池的实现，核大小为3×3，两个残差块如下所示。这两个以64作为输入和输出通道，并重复3次，如架构所示。最后，最后一个以2的步长连接到下一个区块。
nn.MaxPool2d(1, 1),
ResidualBlock(64, 64),
ResidualBlock(64, 64, 2)
最后一个区块的内容重复了3次，在架构图中用深色箭头表示，输入和输出通道大小保持不变。架构图中的'/2'告诉使用的步长。第三个区块采用3×3的核大小，输入通道来自上一个区块的64，并给出128的输出通道。然后以128作为输入和输出通道。像之前架构图中显示的那样重复4次。
ResidualBlock(64, 128),
ResidualBlock(128, 128, 2)
ResidualBlock(128, 256),
ResidualBlock(256, 256, 2)
ResidualBlock(256, 512),
ResidualBlock(512, 512, 2)