1 Why(该网络要解决什么样的问题)

1. 理论上网络越来越深，获取的信息越多，而且特征也会越丰富？ ———–> 一个从业者的正常思维
   但是实验表明，随着网络的加深，优化效果反而更差？？思考为什么会出现这个现象呢？以下实验结果表明确实出现了该现象，论文中称为网络退化现象，注意这和网络过拟合是两种情况。
   
   论文给出解释：这是由于网络的加深会造成梯度爆炸和梯度消失的问题。😵梯度消失和梯度爆炸？有没有详解？ok 下面链接告诉你。接下来解释如何解决这个问题呢？继续往下看

1.1 什么叫梯度消失和梯度爆炸

2 How(如何解决该问题)

论文提供了Residual Network(ResNet)网络结构，来使得网络的学习能力能够随着网络深度的增加而增加。

懵逼了…为什么加一个 跳层链接就可以避免退化影响呢？？？
我们来看一个图片：

好了，我觉得解释的很清楚了！结束…
不对，我们做科研还是要严谨的态度，进行数学理论的介绍

2.1 直观解释

深度残差网络，如果深层网络的后面那些层都是恒等映射，那么模型就退化为一个浅层网络。那现在要解决的就是学习恒等映射函数了。但是直接让一些层去拟合一个潜在的恒等映射函数H(x) = x, 比较困难，这可能就是深层网络难以训练的原因。但是，如果网络设计为H(x) = F(x) + x, 如下图，我们就可以转换为学习一个残差函数F(x) = H(x) -x 。只要F(x) = 0, 就构成一个恒等映射H(x) = x，而且拟合残差肯定更加容易。
理论上，对于随着网络加深，准确率下降的问题，resnet提供了两种选择方式，也就是identity mapping和residual mapping。如果网络已经达到最优，继续加深网络，residual mapping 将被 push为0，只剩下identity mapping，这样理论上网络一直处于最优状态了，网络的性能也就不会随着深度增加而降低了。

通俗的解释就是：
F是求前网络映射，H是从输入到求和后的网络映射。比如把5映射到5.1，那么引入残差前是F’(5) = 5.1, 引入残差后是H(5) = 5.1, H(5)=F(5) + 5, F(5) = 0.1。这里的F’和F 都表示网络参数映射，映入残差后的映射对输出的变化更加敏感。 比如s输出从5.1变到5.2，映射F’的输出增加了1/51=2%，而对于残差结构输出从5.1到5.2，映射F’的输出增加了0.1到0.2，增加了100%。明显后者输出变化对权值的调整作用更大，所以效果更好。残差的思想都是去掉相同的主体部分，从而突出微小的变化。
另外这句话解释的也挺好：

2.2 残差是什么

其中ResNet提出了两种mapping：一种是identity mapping，指的就是图1中”弯弯的曲线”，另一种residual mapping，指的就是除了”弯弯的曲线“那部分，所以最后的输出是 y=F(x)+x

identity mapping顾名思义，就是指本身，也就是公式中的x，而residual mapping指的是“差”，也就是y−x，所以残差指的就是F(x)部分。

2.3 网络结构

resnet50 一共有四组 block，每组分别是 3，4，6，3 个block，每个block里面有三个卷积层。另外网络最开始有一个卷积层，所以 3+4+6+3 * 3 + 1 = 49，加上取样层。

3 what 结果怎么样

参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/353235794
https://zhuanlan.zhihu.com/p/67860570
https://www.zhihu.com/question/53224378/answer/159102095
https://blog.csdn.net/Joker_xun/article/details/103024249