手把手快速實現 Resnet 殘差模型實戰

作者 | 李秋鍵

出品 | AI科技大本營（ID:rgznai100）

引言：隨著深度學習的發展，網絡模型的深度也隨之越來越深，但隨著網絡模型深度的加深，往往會曾在這隨著模型深度的加大，模型準確率反而下降的問題，而深度殘差模型的提出就是為了解決這個問題。

一般來講，網絡的層數越深，提取到的特征越豐富，模型對目標函數的擬合能力越強。但過深的網絡容易導致過擬合，且由于梯度消失等問題，深層的網絡難以訓練。深度殘差網絡Resnet由卷積神經網絡發展變換得來。2015年，由微軟研究院Kaiming He等提出的深度殘差網絡通過引入恒等路徑使權重參數有效傳遞與更新，解決了卷積神經網絡層數加深導致的過擬合、權重衰減、梯度消失等問題，性能表現優異。

在深層次的網絡中訓練時，由于反向傳播的連乘機制，常常會出現在越靠近輸入層的地方出現梯度消失。Resnet將網絡結構調整為，將靠近輸入層的網絡層進行短接到輸出層。這樣網絡就被設計成只需要擬合輸入x和目標輸出的殘差y-x的模型，這也是模型被稱為Resnet的原因。這樣即使是多加了一層，那模型的效果也不會變差，因為新加的層會被短接到兩層以后，相當于是學習了個恒等映射，而跳過的兩層只需要擬合上層輸出與目標之間的殘差即可。

故今天我們將實現python搭建resnet模型輔助我們理解殘差網絡： 

Resnet基本介紹

深度殘差網絡的結構包括輸入層、卷積層、多個殘差模塊、激活函數、批標準化層、全局平均池化層、正則化層和多標簽分類層。其中卷積層可以有效地提取特征圖的局部特征，減少了可訓練的權重參數。卷積層將卷積核與上層輸入數據卷積運算后疊加一個偏置，得出的結果經過激活函數計算得到的輸出特征值作為下層的輸入。批標準化層可以減小樣本數據和特征的差異，減輕初始化參數的依賴，使訓練的收斂速度更快。其優化了方差的大小和均值的位置，對可訓練參數進行正態分布處理并進行歸一化處理，使得數據更均勻的分布在0~1，增強了模型的泛化能力。

殘差模塊的引入有效地解決了深度卷積網絡的退化問題，提升模型的特征提取能力。殘差模塊包含由多層堆疊卷積組成的殘差路徑和短路路徑。由于在卷積運算的過程中不同的卷積步長會改變輸出特征圖的維度，如果卷積運算沒有改變輸入特征圖的維度，可采用恒等映射型殘差模塊。恒等映射型殘差模塊的短路路徑將輸入特征圖恒等輸出，并將其與殘差路徑的輸出特征圖相加，得到殘差模塊的輸出特征圖。如果卷積運算改變了輸入特征圖的維度，則無法將短路路徑和殘差路徑的輸出特征圖直接相加，需通過降采樣型殘差模塊，在短路路徑上進行1×1卷積運算降采樣以保持短路路徑與殘差路徑輸出特征圖維度相同后，兩者方可相加。

（1）Relu緩解的梯度消失和Resnet緩解的梯度消失有何不同？

Relu解決的使用sigmoid等激活函數時造成的梯度消失，原因在于sigmoid激活函數值域范圍為0到1，當輸出值特別大或特別小時，根據圖像特點可知此時的梯度接近于0，從而造成梯度消失。而relu激活函數不存在這種情況。

但是即使使用Relu激活函數，當網絡層數加深時，多個深度網絡反向傳播鏈式傳遞的多個參數連乘仍然會出現梯度消失。故使用Resnet來改善網絡深度造成的梯度消失，使用殘差模塊和短接模塊進行訓練，當模型效果已經達到期望值時，使得新加入的層直接學習恒等映射，并不會使得模型效果變差。

（2）Resnet是如何解決梯度消失的？

Resnet將網絡結構調整為，將靠近輸入層的網絡層進行短接到輸出層。這樣網絡就被設計成只需要擬合輸入x和目標輸出的殘差y-x的模型。這樣即使是多加了一層，那模型的效果也不會變差，因為新加的層會被短接到兩層以后，相當于是學習了個恒等映射，反向傳播時對后面的參數依賴減少，使得跳過的兩層只需要擬合上層輸出與目標之間的殘差即可。從而緩解連乘參數多帶來的梯度消失問題。

Resnet模型搭建

為了從代碼層面理解模型，下面用pytorch簡單搭建手寫字體識別模型。

這里程序的設計分為以下幾個步驟，分別為預準備、模型搭建以及訓練等幾個步驟。

2.1 模型預準備

這里包括的預準備首先包括GPU或CPU訓練的選擇，迭代次數、batch一次訓練樣本數，學習率。然后通過pytorch中的transforms對數據變換，包括數據增強和轉為Tensor等格式以及讀入訓練和測試數據等，代碼如下：

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')num_epochs = 100batch_size = 32learning_rate = 0.001transform = transforms.Compose([    transforms.Pad(4),    transforms.RandomHorizontalFlip(),    transforms.RandomCrop(32),    transforms.ToTensor()])train_datatset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data/',                                              train=True,                                              transform=transform,                                              download=True,                                              )test_datatset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data/',                                             train=False,                                             transform=transforms.ToTensor()                                             )train_loader = torch.utils.data.DataLoader(    dataset=train_datatset,    batch_size=batch_size,    shuffle=True)test_loader = torch.utils.data.DataLoader(    dataset=test_datatset,    batch_size=batch_size,    shuffle=True)

2.2 殘差模塊

構建殘差神經網絡模型，與一般神經網絡搭建類似，但需要判斷輸出是否為短接加和。代碼如下：

class ResidualBlock(nn.Module):    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, downsample=None):        super(ResidualBlock, self).__init__()        self.conv1 = conv3x3(in_channels, out_channels, stride)        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)        self.conv2 = conv3x3(out_channels, out_channels)        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)        self.downsample = downsample
    def forward(self, x):        residual = x        out = self.conv1(x)        out = self.bn1(out)        out = self.relu(out)        out = self.conv2(out)        out = self.bn2(out)        if self.downsample:            residual = self.downsample(x)        out += residual        out = self.relu(out)        return out

2.3 Resnet模型搭建

構建Resnet整體網絡模型。代碼如下：

class ResNet(nn.Module):    def __init__(self, block, layers, num_classes=10):        super(ResNet, self).__init__()        self.in_channels = 16        self.conv = conv3x3(1, 16)        self.bn = nn.BatchNorm2d(16)        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)        self.layer1 = self.make_layer(block, 16, layers[0])        self.layer2 = self.make_layer(block, 32, layers[1], 2)        self.layer3 = self.make_layer(block, 64, layers[2], 2)        self.avg_pool = nn.AvgPool2d(8)        self.fc = nn.Linear(64, num_classes)    def make_layer(self, block, out_channels, blocks, stride=1):        downsample = None        if (stride != 1) or (self.in_channels != out_channels):            downsample = nn.Sequential(                conv3x3(self.in_channels, out_channels, stride=stride),                nn.BatchNorm2d(out_channels)            )        layers = []        layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride, downsample))        self.in_channels = out_channels        for i in range(1, blocks):            layers.append(block(self.in_channels, out_channels))        return nn.Sequential(*layers)    def forward(self, x):        out = self.conv(x)        out = self.bn(out)        out = self.relu(out)        out = self.layer1(out)        out = self.layer2(out)        out = self.layer3(out)        out = self.avg_pool(out)        out = out.view(out.size(0), -1)        out = self.fc(out)        return outmodel = ResNet(ResidualBlock, [2, 2, 2]).to(device)

2.4 模型訓練

同一般網絡模型訓練相同，包括數據轉為GPU讀入格式，模型計算輸出，設置損失函數計算損失，梯度置零初始化，誤差反向傳播和參數更新等，代碼如下：

for epoch in range(num_epochs):    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):        images = images.to(device)        labels = labels.to(device)        outputs = model(images)        loss = criterion(outputs, labels)        optimizer.zero_grad()        loss.backward()        optimizer.step()        if (i + 1) % 100 == 0:            print("Epoch[{}/{}], Step[{}/{}] Loss: {:.4f}"                  .format(epoch + 1, num_epochs, i + 1, total_step, loss.item()))            losss.append(loss.item())

完整代碼：

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1PwDHFI70k7pzpMdATulG_g提取碼：k2kq

李秋鍵，CSDN博客專家，CSDN達人課作者。碩士在讀于中國礦業大學，開發有taptap競賽獲獎等。