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1、ResNet本质上就干了一件事：降低数据中信息的冗余度。本文作者重新审视了ResNet之所以工作的原因，得出结论:ResNet本质上就干了一件事：降低数据中信息的冗余度。最近在总结完成语义分割任务的轻量级神经网络时，看到了MobileNetV2中对于ReLU层的思考，于是我也回过头重新审视ResNet之所以work的本质原因。以下是一些个人的见解，如有错误，还望及时指正。在谈及ResNet之前，我们先聊聊故事的背景。我们知道，在神经网络中，非线性激活层可以为模型引入了非线性，让模型具有更强的拟合能力。如果只是单纯的线性操作层的叠加，则完全可以等价为一个线性层，这就浪费了深度神经网络的一身好本领
2、。所谓针无两头尖，那么非线性激活层会带来一些什么问题呢？我们以ReLU为例来进行说明，其他非线性激活层亦同理。首先，最直观的，从实验中我们可以注意到一个事实：ReLU 会造成的低维数据的坍塌（collapse）。顾名思义，即是说，低维度的feature在通过ReLU的时候，这个feature会像塌方了一样，有一部分被毁掉了，或者说失去了。能恢复吗？能，但是基本无法百分百还原了。具体表现出来就是：若是我们对一个feature，先通过一个给定的变换规则T，将它映射到它的embeddingspace中，再在该embeddingspace中，利用一个ReLU去处理该feature，最后再把这个feat
3、ure以同样的变换规则（逆方向）给映射回原始空间，我们会发现，这时，这个feature已经变得连亲妈都不认得了。如图图片来自MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecksReLU这个东西，其实就是一个滤波器，只不过这个滤波器的作用域不是信号处理中的频域，而是特征域。那么滤波器又有什么作用呢？维度压缩，俗话说就是降维啦：如果我们有m个feature被送入ReLU层，过滤剩下n个（n那么，我们应该怎么去规避数据的坍塌呢？非线性激活层到底是个什么样的东西？其实，对于一个数据，利用非线性激活层对其进行激活，其实是从该数据的信息中提取出其潜在的稀疏性，
4、但是这种提取的结果是否正确，就要分情况讨论了。对于一个M维的数据，我们可以将其看成是在M维空间中的一个M维流形（manifold）。而其中的有用信息，就是在该M维空间中的一个子空间（子空间的维度记为N维，NaimingHe的天才，ResNet这东西，描述起来固然简单，但是对它的理解每深一层，就会愈发发现它的精妙及优雅，从数学上解释起来非常简洁，非常令人信服，而且直切传统痛点。ResNet本质上就干了一件事：降低数据中信息的冗余度。具体说来，就是对非冗余信息采用了线性激活（通过skipconnection获得无冗余的identity部分），然后对冗余信息采用了非线性激活（通过ReLU对ident
5、ity之外的其余部分进行信息提取/过滤，提取出的有用信息即是残差）。其中，提取 identity 这一步，就是 ResNet 思想的核心。从本文的观点来看，因为从数据中拿掉了非冗余信息的identity部分，会导致余下部分的信息冗余度变高。这就像从接近饱和的溶液中移走了一部分溶质，会使得剩下的溶液的饱和度降低，一个道理。在这里也引用一下其他的一些观点，方便大家可以从一个更全面的角度去看这个问题：从特征复用的观点来看，提取identity部分，可以让网络不用再去学习一个identitymapping（虽然是一样的东西，但是毕竟又要从头学起，讲真，换你来试试，这其实真的不容易学到），而是直接学习r
6、esidual。这就轻松愉快多了：站在巨人的肩膀上，做一点微小的工作什么的.既然说了ResNet解决的痛点，也顺便多说几句它带来的好处：由于identity之外的其余部分的信息冗余度较高，因此在对其使用ReLU进行非线性激活时，丢失的有用信息也会较少，ReLU层输出为0的可能性也会较低。这就降低了在反向传播时ReLU的梯度消失的概率，从而便于网络的加深，以大大地发挥深度网络的潜能。特征复用能加快模型的学习速度，因为参数的优化收敛得快（从identity的基础上直接学习残差，总比从头学习全部来得快）。最后是两个小tips：如果一个信息可以完整地流过一个非线性激活层，则这个非线性激活层对于这个信息而言，相当于仅仅作了一个线性激活。解决由非线性激活导致的反向传播梯度消失的窍门，就是要提高进行非线性激活的信息的冗余度。如果您觉得本文对您有所帮助，请高抬贵手点个赞接下来会填之前语义软分割的坑和图神经网络的坑，还有一些杂七杂八的：如姿态估计网络啦、deepSLAM啦、视觉跟踪网络啦、VQA啦.最近光忙着看paper和写笔记了，有空再整理后发上来。