[caffe]深度學習之MSRA影象分類模型Deep Residual Network(深度殘差網路)解讀
一、簡介
MSRA的深度殘差網路在2015年ImageNet和COCO如下共5個領域取得第一名：ImageNet recognition, ImageNet detection, ImageNet localization, COCO detection, and COCO segmentation。
二、網路分析
該文章借鑑了highway networks的idea，在此idea基礎上，文章就簡單的加深網路會使得訓練誤差加大這個問題展開了分析，文章提出假設：加入的後續層如果都能夠做到將前一層的結果直接map到下一層的話，那麼該加深後的網路理論上是保持一樣的誤差而不是增大訓練誤差了。那麼也就說明現有的求解器solvers在我剛構造出來的更深網路上並不能找到比我好的解。那麼我是不是可以引入殘差（在很多領域應用到過）的概念，讓該求解器能夠穩定下來更容易收斂呢？答案是肯定的，文章在多個數據集上驗證了自己的想法。
網路中殘差的表示式可以統一寫成如下公式：y = F(X, {Wi}) + WsX，其中Ws 只有在feature map維度不同的時候才用到，可以是pad零，也可以是1x1卷積核（文中大部分採用這種projection）。當殘差用於兩層全連線層的時候，其F = W2σ(W1X)，網路單元如下圖所示：
當然殘差也可以用於卷積層，應用於卷積層的時候，各個對應feature map相加，網路單元如下圖所示：
左邊用於34層殘差網路，考慮到計算複雜度當殘差超過50層及以上的時候採用右邊的結構。
34層殘差網路的設計規則有如下幾點：1. 大部分使用3x3的卷積核 2. 如果輸出的feature map大小一樣，則設定相同個數的卷積核 3. 如果輸出的feature map大小減小了一半，則卷積核加倍以保持每一層執行時間相仿。該方法的單模型效果如下：
多模型融合結果如下：
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