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一朵乌云
现有的研究证明，加深神经网络深度可以得到更好的效果
但是随着网络层数的增加，即使解决或缓解了以上存在的问题，仍然有一朵乌云挥之不去。
退化问题！
ResNet
ResNet最重要之处就是提出了残差学习。
退化问题
退化问题：随着网络深度的增加，准确率达到饱和（不足为奇），然后迅速退化。训练误差和测试误差都降低。
但是退化不是由过拟合导致的，
为什么？
因为在过拟合中，训练 𝐿𝑜𝑠𝑠 是一直减小的，但在测试数据或新数据上的误差很大
恒等映射
研究退化问题要先研究这样一个问题：
考虑一个浅网络架构和一个此基础上增加了更多层的深网络架构。
比如在A层上加上网络2，那么那么B产生的训练误差应不高于A，但在实践中并非如此。
在实际中训练出的效果更差，这是由于冗余的网络层学习了不是恒等映射的参数。
恒大映射就是：网络2 层什么也不学习，仅仅复制网络1 层的特征
残差学习
残差学习：只训练上一层输入与真实值的差距，而不训练输出值整体。
这样的情况下，就可以用𝐹 𝑥 = 0（容易训练）来代替𝐻(𝑥) = 𝑥 （恒等映射）（困难训练）
可以从上图看到，加入残差学习后深层网络（红线）的错误率开始低于浅层网络(蓝线)，且右边相较于左边总体错误率更低。
问题解决：
优点：
- 更短的优化路径：
- 避免了梯度消失的问题：里层的参数计算梯度时是多次求偏导的结果，当偏导小于1时会越乘越小，最后趋近于0，为了避免这种情况采用f(x) + x的形式可以保证求偏导的结果至少大于1.
同纬度映射
残差连接有个问题就是跨层连接时输入与输出的形状不一样怎么办？
解决方法：
- 边界填充（选择 𝑧𝑒𝑟𝑜 − 𝑝𝑎𝑑𝑑𝑖𝑛𝑔 ）：一般输入特征图维度（尺寸）经过卷层以后会变小，希望卷积计算保持输入特征图尺寸不变，可以做边界填充（选择 𝑧𝑒𝑟𝑜 − 𝑝𝑎𝑑𝑑𝑖𝑛𝑔 ）
- 投影快捷方式(𝑃𝑟𝑜𝑗𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑆ℎ𝑜𝑟𝑡𝑐𝑢𝑡)：具体做法用步长 2，大小为 1 × 1 的卷积来对残差块的输入信号进行特征提取，使得 𝑥 信号和 𝐹 信号的 𝑠ℎ𝑎𝑝𝑒 一致
（更常用）
网络结构
ResNet在vgg19的基础上进行了修改。
理解网络前先引入两个概念
building Block 块（积木块）
浅层网络中（ResNet-18/34）使用
瓶颈设计（bottleneck design）
首端和末端的 1 × 1 卷积用来削减和恢复维度（通道数量），先消减通道再卷积比直接卷积参数更少，效果基本不变。
参数更少，因此适合深层模型的学习(ResNet-50， ResNet-101， ResNet-
152)。
具体实现
ResNet 变种 – DenseNet
CVPR 2017 最佳论文提出了 DenseNet（Dense Convolutional Network）。DenseNet 吸收了 ResNet 最精华的部分，并在此上做了更加创新的工作，使得网络性能进一步提升
稠密块 (𝐷𝑒𝑛𝑠𝑒 𝐵𝑙𝑜𝑐𝑘)
𝐷𝑒𝑛𝑠𝑒 𝐵𝑙𝑜𝑐𝑘 中每一层的输入都是来自前面所有层的输出，也就是说每一层
输出的 𝐹𝑒𝑎𝑡𝑢𝑟𝑒 𝑀𝑎𝑝 都会作为后面的层的输入
过渡层 (𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐿𝑎𝑦𝑒𝑟)
每个稠密块都会使得通道数增加， 过渡层则用于控制模型的复杂度
过渡层 (𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐿𝑎𝑦𝑒𝑟)
过渡层使用 1 × 1 卷积层来减小通道数，并使用步幅为 2 的平均池化层减半高宽
利用ResNet改造VGG：RepVGG
只用 3x3 卷积和 ReLU激活函数的超级简单架构，通过结构重参数化 （structural reparameterization），就让这个7年前的老架构再次“容光焕发”！
结构
ShortCut只用于训练参数，再预测时用的是C结构（单模型）