Residual Block

一、什麼是Residual Block

Residual Block(殘差塊)是深度殘差網路(ResNet)中的一個基本組成單元。ResNet是由何凱明等人提出的一個經典的深度學習神經網路模型。ResNet採用了殘差學習的思想，使得神經網路的深度提升到更高層次時，準確率反而不會下降，反而會進一步提升。殘差塊是負責實現這一思想的基本單元。

殘差學習思想的基本假設是：應該可以通過多層神經網路來實現一個恆等映射。換句話說，如果在深層神經網路中添加一個恆等塊（將輸入直接傳遞到輸出），那麼整個網路的表達能力不應該下降。殘差塊正是基於這一思想提出的。

殘差塊由兩個卷積層和一個shortcut連接組成，如下圖所示。左側為帶有shortcut連接的殘差塊，右側為一個普通的卷積塊。

    
        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的優點

Residual Block的主要優點有兩個：

1、解決梯度消失問題。在深度學習神經網路中，通過反向傳播演算法計算梯度值是一個關鍵步驟。但是，隨著網路深度的增加，梯度會變得越來越小，最終消失，導致神經網路無法優化。Residual Block中的shortcut連接使得梯度可以直接傳遞到前面的層，解決了梯度消失問題。

2、避免過擬合。在機器學習中，過擬合是一個棘手的問題。而殘差學習思想的引入可以引導模型去學習殘差，這樣可以避免過擬合，使得模型更加健壯。

三、Residual Block的應用

Residual Block已經被廣泛應用在計算機視覺領域，如圖像分類、目標檢測、圖像分割、圖像超解析度等任務中。以下是一個使用Residual Block的圖像分類模型：

    
        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、總結

Residual Block作為深度殘差網路的基本組成單元，已經被廣泛應用在計算機視覺任務中，如圖像分類、目標檢測、圖像分割、圖像超解析度等領域。其主要優點是能夠解決梯度消失問題和過擬合問題，使得深度神經網路具有更好的表達能力和泛化能力。