Residual Block

一、什么是Residual Block

Residual Block(残差块)是深度残差网络(ResNet)中的一个基本组成单元。ResNet是由何凯明等人提出的一个经典的深度学习神经网络模型。ResNet采用了残差学习的思想，使得神经网络的深度提升到更高层次时，准确率反而不会下降，反而会进一步提升。残差块是负责实现这一思想的基本单元。

残差学习思想的基本假设是：应该可以通过多层神经网络来实现一个恒等映射。换句话说，如果在深层神经网络中添加一个恒等块（将输入直接传递到输出），那么整个网络的表达能力不应该下降。残差块正是基于这一思想提出的。

残差块由两个卷积层和一个shortcut连接组成，如下图所示。左侧为带有shortcut连接的残差块，右侧为一个普通的卷积块。

    
        def ResidualBlock(x, filters, kernel_size=(3, 3), activation='relu'):
            y = Conv2D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, padding='same')(x)
            y = Activation(activation)(y)
            y = BatchNormalization()(y)
            y = Conv2D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, padding='same')(y)
            y = BatchNormalization()(y)
            shortcut = Conv2D(filters=filters, kernel_size=(1, 1), padding='same')(x)
            y = Add()([shortcut, y])
            y = Activation(activation)(y)
            return y            
    

二、Residual Block的优点

Residual Block的主要优点有两个：

1、解决梯度消失问题。在深度学习神经网络中，通过反向传播算法计算梯度值是一个关键步骤。但是，随着网络深度的增加，梯度会变得越来越小，最终消失，导致神经网络无法优化。Residual Block中的shortcut连接使得梯度可以直接传递到前面的层，解决了梯度消失问题。

2、避免过拟合。在机器学习中，过拟合是一个棘手的问题。而残差学习思想的引入可以引导模型去学习残差，这样可以避免过拟合，使得模型更加健壮。

三、Residual Block的应用

Residual Block已经被广泛应用在计算机视觉领域，如图像分类、目标检测、图像分割、图像超分辨率等任务中。以下是一个使用Residual Block的图像分类模型：

    
        def ResNet(input_shape, num_classes):
            inputs = Input(shape=input_shape)
            x = Conv2D(filters=64, kernel_size=(7, 7), strides=(2, 2), padding='same')(inputs)
            x = BatchNormalization()(x)
            x = Activation('relu')(x)
            x = MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(x)
            for i in range(3):
                x = ResidualBlock(x, filters=64)
            x = MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(x)
            for i in range(4):
                x = ResidualBlock(x, filters=128)
            x = MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(x)
            for i in range(6):
                x = ResidualBlock(x, filters=256)
            x = MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(x)
            for i in range(3):
                x = ResidualBlock(x, filters=512)
            x = GlobalAveragePooling2D()(x)
            outputs = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
            model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
            return model
    

四、总结

Residual Block作为深度残差网络的基本组成单元，已经被广泛应用在计算机视觉任务中，如图像分类、目标检测、图像分割、图像超分辨率等领域。其主要优点是能够解决梯度消失问题和过拟合问题，使得深度神经网络具有更好的表达能力和泛化能力。